前言
機(jī)器學(xué)習(xí)是涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科的多領(lǐng)域交叉技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)專門研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。
本書循序漸進(jìn)、深入講解了使用Python開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識，并通過具體實(shí)例的實(shí)現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow、Keras和Scikit-learn的方法和流程。全書共15章，分別講解了深度學(xué)習(xí)開發(fā)基礎(chǔ)、加載數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)、監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、模型選擇和評估實(shí)戰(zhàn)、核心算法實(shí)戰(zhàn)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、NBA季后賽預(yù)測分析系統(tǒng)、AI考勤管理系統(tǒng)、AI智能問答系統(tǒng)、AI聲音識別系統(tǒng)、鮮花識別系統(tǒng)、情感文本識別系統(tǒng)、實(shí)時(shí)電影推薦系統(tǒng)。全書簡潔而不失其技術(shù)深度，內(nèi)容豐富全面，歷史資料翔實(shí)齊全。并且本書易于閱讀，以極簡的文字介紹了復(fù)雜的案例，同時(shí)涵蓋了其他同類圖書中很少涉及的歷史參考資料，是學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)開發(fā)的完美教程。
本書主要特色如下：
1.本書詳細(xì)講解了使用TensorFlow、Keras和Scikit-learn開發(fā)人工智能程序的技術(shù)知識，循序漸進(jìn)地講解了這些技術(shù)的使用方法和技巧，幫助讀者快速步入人工智能開發(fā)高手之列。
2.本書采用理論加實(shí)例的教學(xué)方式，通過這些實(shí)例的講解實(shí)現(xiàn)了對知識點(diǎn)的橫向切入和縱向比較，讓讀者有更多的實(shí)踐演練機(jī)會，并且可以從不同的方位展現(xiàn)一個(gè)知識點(diǎn)的用法，真正實(shí)現(xiàn)了拔高的教學(xué)效果。
3.書中從一開始便對深度學(xué)習(xí)開發(fā)的流程進(jìn)行了詳細(xì)介紹，而且在講解中結(jié)合多個(gè)實(shí)用性很強(qiáng)的項(xiàng)目案例，帶領(lǐng)讀者掌握深度學(xué)習(xí)開發(fā)的相關(guān)知識，以解決實(shí)際工作中的問題。
4.書中還介紹了很多開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和技巧，讓讀者可以在學(xué)習(xí)過程中更輕松地理解相關(guān)知識點(diǎn)及概念，更快地掌握關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用技巧。
本書適用于已經(jīng)了解了Python語言基礎(chǔ)語法的讀者，想進(jìn)一步學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的讀者，還可以作為大專院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)人工智能及其相關(guān)專業(yè)的教材。
本人水平畢竟有限，書中存在紕漏之處在所難免，誠請讀者提出寶貴的意見或建議，以便修訂并使之更臻完善。
最后感謝您購買本書，希望本書能成為您編程路上的領(lǐng)航者，祝您閱讀快樂！

張洪朋
2024年1月