人工智慧、機器學習、神經網路、自然語言處理這一切源於深度學習

人工智慧、機器學習、神經網路、自然語言處理...

這些詞彙是不是特別熟，熟悉到人人都知道

是不是又特別神秘，感慨科技無所不能的同時又絕對不會想到跟自己沾邊？

其實以上這些看似高大上的東西都離不開一種技術——

深度學習，一種你可以掌握的技術！

今天我們推薦這本書就是——《Python深度學習》

本書作者 弗朗索瓦·肖萊（Franc。ois Chollet），

Keras之父，TensorFlow機器學習框架貢獻者，Kaggle競賽教練，個人Kaggle競賽全球排名曾獲得第 17名。目前任職於Google，從事人工智慧研究，尤其關注計算機視覺與機器學習在形式推理方面的應用。

譯者：張亮（hysic），

畢業於北京大學物理學院，愛好機器學習和資料分析的核安全工程師，譯有《Python資料處理》《Python機器學習基礎教程》等。

本書將內容整體分為了兩大板塊，

深度學習基礎和深度學習實踐

。

在深度學習基礎這塊，首先講的是人工智慧、機器學習與深度學習的區別，深度學習的“深度”、工作原理，還有機率建模、神經網路、決策樹、隨機森林與梯度提升機等等。

第二章則講的是神經網路的數學基礎、包括3D張量與更高維張量、影象資料、影片資料、張量運算、逐元素運算、反向傳播演算法等等。

有了前面的基礎之後講的則是神經網路入門、機器學習基礎（監督學習、無監督學習、自監督學習、強化學習等）

本書的第二部分深度學習實踐，包括深度學習在計算機視覺中的應用、深度學習用於文字和序列、生成式深度學習等章節構成。

在本書的最後除了進行重點回顧之外，還對人工智慧、深度學習、機器學習的未來進行了展望的探討，作為最前沿的技術未來不可估量。

在學習完本書後，

讀者將瞭解深度學習、機器學習和神經網路的關鍵概念，具備搭建自己的深度學習環境、建立影象識別模型、生成影象和文字等能力

，學會解決現實世界中的深度學習問題。

除此之外，本書還深刻剖析了當前的“人工智慧熱”，從理性的視角展望了深度學習在未來的可能性。

面對未來，面對自己。