前言 为什么要写这本书 随着国内各个AI峰会的召开，各个开源深度学习框架meetup的火爆举行，深度学习技术的发展正在如火如荼地进行之中，很多公司已经将深度学习技术大范围落地并且应用于生产之中。深度学习的研发人员已经从最初的通过优化算法，在公开数据集上取得不俗的成绩，转变到如今在应用的引导之下，设计优化深度学习算法并将其用于生产之中。写一本深度学习技术与实用案例类的技术图书是我持续了很久的想法。由于工作和学习较为紧张，最初只是对参与或学习过的深度学习相关案例进行了总结，但是随着时间的推移，最终我还是打算将其中通用的算法、模块流程以及应用场景抽象出来，进行适当简化并整理成书，这也算是我对深度学习的一个总结和分享。 深度学习是发源于人工神经网络的一种机器学习模型，它立足于更深的模型，具有更强的拟合能力，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域均取得了不俗的成果，并在其他应用场景中也逐步获得了傲人的成绩。深度学习已成为当下最受关注的人工智能技术，拥有着庞大的社区支持，应用场景与工具支持也日趋完善。 现在越来越多的同行已经了解并且开始应用深度学习技术。但是对于工程师和研发人员来说，市场上还缺少一本关于深度学习的实用案例类图书，很多深度学习初学者和开发人员只能参考网络上零星的技术博客或文档，这使得学习过程变得零碎且艰难，而本书正是为了解决这些的问题而着意编写的。 本书希望展现给读者一个系统化的视角，秉承大道至简的主导思想，讲解深度学习的基本原理，以及如何在深度学习技术上构建复杂的人工智能应用，帮助读者开启深度学习技术应用之旅。 本书特色 从技术层面上讲，本书介绍了人工智能领域中发展势头正盛的深度学习技术和应用。深度学习作为一种机器学习算法，不仅具有模型结构的灵活性，可快速构建适用于不同领域的模型结构与算法，同时具有强大的模型拟合能力，能够在GPU等硬件，TensorFlow等软件…