内容简介 深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，全书共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实战项目。第14章和第15章，分别讲解了循环递归网络和长短期记忆（LSTM）网络。第16章讲解了神经胶囊网络，并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。 本书结构完整、行文流畅，是一本难得的零基础入门、图文并茂、通俗易懂、理论结合实战的深度学习书籍。 推荐序一　通俗也是一种美德 这是一个大数据时代。 这也是一个人工智能时代。 如果说大数据技术是还有待人们去研究、去挖掘、去洞察的问题，那么人工智能无疑是这个问题的解决方案，至少是方案之一。 人的智能，无疑是学习的产物。那么机器的智能呢，它何尝不是学习的产物？只不过在当下，它被深深地打上了“深度学习”的烙印。通过深度学习，我们可以把大数据挖掘的技术问题转换为可计算的问题。 有人说，深度学习不仅是一种算法的升级，更是一种思维模式的升级。其带来的颠覆性在于，它把人类过去痴迷的算法问题演变成数据和计算问题。吴军博士更是断言，未来只有2%的人有能力在智能时代独领风骚，成为时代的弄潮儿。所以，拥抱人工智能，携手深度学习，不仅是一种时代的召唤，而且顺应了当前科学技术对人才的紧迫需求。 深度学习矗立于人工智能的前沿。我们远眺它容易，但近爱它却不易。在信息过剩的时代，我们可能会悲哀地发现，知识鸿沟横在我们面前。的确，大量有关深度学习的书籍占据着我们的书架，数不尽的博客充…