前言

为什么写这本书

人工智能新时代学什么？我们知道，Python是人工智能的首选语言，深度学习是人工智能的核心，而TensorFlow是深度学习框架中的No.1。所以我们在本书中将这三者有机结合，希望借此把这些目前应用最广、最有前景的工具和算法分享给大家。

人工智能新时代如何学？市面上介绍这些工具和深度学习理论的书籍已有很多，而且不乏经典大作，如讲机器学习理论和算法的有周志华老师的《机器学习》；介绍深度学习理论和算法的有伊恩·古德费洛等编著的《深度学习》；介绍TensorFlow实战的有黄文坚、唐源编著的《TensorFlow实战》、山姆·亚伯拉罕等编著的《面向机器智能的TensorFlow实践》等。这些都是非常经典的大作，如果你对机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的话，这些书均值得一读。

本书在某些方面或许无法和它们相比，但我觉得也会有不少让你感到满意，甚至惊喜的地方。本书的特点具体包括以下几个方面。

1．内容选择：提供全栈式的解决方案

深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的一些要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）；机器学习与深度学习的基本理论和原理；机器学习与深度学习的常用开发工具（Python、TensorFlow、Keras等），此外还有TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。

2．层次安排：找准易撕口、快速实现由点到面的突破

我们打开塑料袋时，一般从易撕口开始，这样即使再牢固的袋子也很容易打开。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个易撕口，通过这个易撕口，实现点到面的快速扩展。本书在介绍很多抽象、深奥的算法时采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块硬骨头，所以在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况；在介绍循环神经网络时，我们也以一个简单实例为易撕口，再延伸到一般情况。希望通过这种方式，能帮助你把难题化易、把大事化小、把不可能转换为可能。

3．表达形式：让图说话，一张好图胜过千言万语

在机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如Numpy的广播机制、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到茅塞顿开的效果，但如果用一些图形来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。

除了以上谈到的三个方面，为了帮助大家更好理解、更快掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容，本书还包含了其他方法。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验，使抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂，这或许就是我们写这本书的主要目的。

至于人工智能（AI）的重要性，想必不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证的阶段，那么2016年后已进入事实胜于雄辩的阶段了，而2018年后应该属于撸起袖子加油干的阶段。目前各行各业都忙于AI+，给人“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”的感觉！