2 关于本书 学习路线图 本书分为两部分。如果你之前没有关于机器学习的经验，我强烈建议你先读完第一部分， 然后再阅读第二部分。我们会从简单示例讲起，然后再依次介绍越来越先进的技术。 第一部分是对深度学习的介绍，给出了一些背景和定义，还解释了上手机器学习和神经网 络需要掌握的所有概念。 口第1章介绍人工智能、机器学习和深度学习的重要背景知识。 口第2章介绍从事深度学习必须了解的基本概念：张量、张量运算、梯度下降和反向传播。 这一章还给出了本书第一个可用的神经网络示例。 口第3章包括上手神经网络所需要了解的全部内容：Keras简介，它是我们的首选深度学 习框架：建立自己的工作站的指南：三个基本代码示例以及详细解释。读完这一章，你 将能够训练简单的神经网络来处理分类任务和回归任务，你还将充分了解训练过程背后 发生的事情。 口第4章介绍标准的机器学习工作流程。你还会了解常见的陷阱及其解决方案。 第二部分将深入介绍深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的实际应用。这一部分给出 了许多示例，对于在现实世界的实践中遇到的深度学习问题，你可以用这些示例作为解决问题 的模板。 口第5章介绍了一系列实用的计算机视觉示例，重点放在图像分类。 口第6章介绍了处理序列数据（比如文本和时间序列）的实用技术。 口第7章介绍了构建最先进深度学习模型的高级技术。 口第8章介绍了生成式模型，即能够创造图像和文本的深度学习模型，它有时会产生令人 惊讶的艺术效果。 口第9章将帮你巩固在本书学到的知识，还会探讨深度学习的局限性及其未来的可能性。 软件/硬件需求 本书所有代码示例都使用Kers深度学习框架，它是开源的，可以免费下载。你需要一台 安装了UNX的计算机，也可以使用Windows,但我不推荐后者。附录A将引导你完成整个安 装过程。 我还推荐你在计算机上安装最新的NVIDIA GPU,比如一块TITAN X。这不是必需的，但 它会让你运行代码示例的速度快上几倍，让你有更好的体验。3.3节给出了建立深度学习工作站 的更多信息。 如果你没有已安装最新NVIDIA GPU的本地工作站，那么可以使用云环境，特别推荐谷歌 云实例（比如带有NVIDIA Tesla K80扩展的nl-standard-8实例）或亚马逊网络服务(AWS)的 GPU实例（比如p2.xlarge实例）。附录B详细介绍了一套通过Jupyter笔记本运行AWS实例的 云工作流程，你可以通过浏览器访问。2 关于本书 学习路线图 本书分为两部分。如果你之前没有关于机器学习的经验，我强烈建议你先读完第一部分， 然后再阅读第二部分。我们会从简单示例讲起，然后再依次介绍越来越先进的技术。 第一部分是对深度学习的介绍，给出了一些背景和定义，还解释了上手机器学习和神经网 络需要掌握的所有概念。 ‰ 第 1 章介绍人工智能、机器学习和深度学习的重要背景知识。 ‰ 第 2 章介绍从事深度学习必须了解的基本概念：张量、张量运算、梯度下降和反向传播。 这一章还给出了本书第一个可用的神经网络示例。 ‰ 第 3 章包括上手神经网络所需要了解的全部内容：Keras 简介，它是我们的首选深度学 习框架；建立自己的工作站的指南；三个基本代码示例以及详细解释。读完这一章，你 将能够训练简单的神经网络来处理分类任务和回归任务，你还将充分了解训练过程背后 发生的事情。 ‰ 第 4 章介绍标准的机器学习工作流程。你还会了解常见的陷阱及其解决方案。 第二部分将深入介绍深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的实际应用。这一部分给出 了许多示例，对于在现实世界的实践中遇到的深度学习问题，你可以用这些示例作为解决问题 的模板。 ‰ 第 5 章介绍了一系列实用的计算机视觉示例，重点放在图像分类。 ‰ 第 6 章介绍了处理序列数据（比如文本和时间序列）的实用技术。 ‰ 第 7 章介绍了构建最先进深度学习模型的高级技术。 ‰ 第 8 章介绍了生成式模型，即能够创造图像和文本的深度学习模型，它有时会产生令人 惊讶的艺术效果。 ‰ 第 9 章将帮你巩固在本书学到的知识，还会探讨深度学习的局限性及其未来的可能性。 软件 / 硬件需求 本书所有代码示例都使用 Keras 深度学习框架，它是开源的，可以免费下载。你需要一台 安装了 UNIX 的计算机，也可以使用 Windows，但我不推荐后者。附录 A 将引导你完成整个安 装过程。 我还推荐你在计算机上安装最新的 NVIDIA GPU，比如一块 TITAN X。这不是必需的，但 它会让你运行代码示例的速度快上几倍，让你有更好的体验。3.3 节给出了建立深度学习工作站 的更多信息。 如果你没有已安装最新 NVIDIA GPU 的本地工作站，那么可以使用云环境，特别推荐谷歌 云实例（比如带有 NVIDIA Tesla K80 扩展的 n1-standard-8 实例）或亚马逊网络服务（AWS）的 GPU 实例（比如 p2.xlarge 实例）。附录 B 详细介绍了一套通过 Jupyter 笔记本运行 AWS 实例的 云工作流程，你可以通过浏览器访问