本书特色

对于初学者而言，一本好的深度学习书籍能够让读者轻轻松松地掌握基础知识并触类旁通。本书作为一本深度学习的入门书籍，对初学者是非常友好的。本书的内容来自我多年的知识积累和技术沉淀，也是我的深度学习经验总结。

首先，这本书包含了Python的基本介绍。Python作为人工智能的首选语言，其重要性不言而喻。Python入门非常简单。本书将对深度学习技术所需的基本Python语法知识进行简明扼要的提炼和概括。如果有的读者之前没有接触过Python，那么本书将带你轻松入门。

其次，这本书介绍了当今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow。通过本书，读者可以系统地学习这两个框架的基本语法和基础知识，夯实基础。如果之前对PyTorch和TensorFlow不了解也没有关系，这本书也可以作为这两个框架的知识学习手册。

最重要的，这是一本关于深度学习的入门教程。我在编写本书的时候，从“小白”的视角出发，结合多年的知识积累和经验总结，尽量将深度学习、神经网络的理论知识用通俗易懂的语言描绘出来。这本书能让读者真正了解、熟悉神经网络的结构和优化方法，也能帮助读者梳理一些容易被忽视的技术细节。例如最简单的梯度下降算法，它的公式来源和理论支持是什么？本书会给出详细的解释。

值得注意的是，我一贯坚持将复杂的理论简单化，本书会将理论以通俗的语言描述清楚，不深陷于数学公式之中。本书面向深度学习的入门者和初学者，不会涉及太多、太复杂的理论知识。因为入门深度学习，前期整体上的感性认识尤为重要。先轻松入门再深入了解，往往是比较正确的学习路线。我在编写本书的时候，也一直以此为原则。如果想要学习更深层次、更高级的深度学习知识，读者可以查阅更多的书籍、论文、会议资料等。

除此之外，深度学习更重要的是代码实践。本书的另一个优势就是不仅讲理论知识，也配备了完整的实际项目代码。从简单的逻辑回归，到浅层神经网络、深层神经网络，再到卷积神经网络、循环神经网络，都会以一个实际项目为例从零搭建神经网络，并使用PyTorch、TensorFlow来构建更复杂的模型解决问题。

本书所有代码，读者可关注微信公众号“AI有道”回复“源码”即可获取。