前言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）從孕育、誕生至今，已經(jīng)有近80年歷史了。近80年的光陰，雖然在歷史的長河中不過是浪花一朵，但如果以人的一生來說，已經(jīng)是進入耄耋之年了。但奇跡般的是，隨著深度學習技術的橫空出世，人工智能又神奇地煥發(fā)出了再一次的“青春”。深度學習系統(tǒng)AlphaGo及其升級版本一再戰(zhàn)勝圍棋領域的多位世界冠軍級選手，最后甚至到了一敗難求、人類選手只能仰視的地步，不能不說這是引起了世人廣泛關注人工智能領域的決定性事件。指紋識別、人臉識別、無人駕駛等應用了深度學習方法而又貼近人們?nèi)粘Ｉ畹募夹g，可以說深刻地改變了人類的生活和消費方式，也因此讓人工智能更加深入人心，激起了人工智能（尤其是深度學習領域）的學習熱潮。

筆者從小學三年級開始學習計算機，初中時就有機會接觸第一個人工智能應用Animals，這是一款通過人的訓練，不斷向人提問，來猜測人心中所想的一種動物的程序。程序每次猜錯后，會要求人提供一個可以糾正其判斷邏輯的新問題，從而猜測得越來越準，能猜的動物越來越多。后來筆者也接觸過當時最熱的人工智能語言之一——Prolog語言。從那時起，筆者和大多數(shù)人工智能領域?qū)＜业榷颊J為人工智能始終是要在人的指導下進行學習的，甚至到IBM公司的DeepBlue（深藍）系統(tǒng)戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍卡斯帕羅夫后仍沒有改變這個觀點。然而，深度學習的出現(xiàn)，顛覆了大多數(shù)人的看法，尤其是AlphaGo Zero系統(tǒng)，只在了解圍棋基本下棋規(guī)則的基礎上，完全不依賴人類的圍棋知識，進行不到一天的自我學習，就能對圍棋、國際象棋、日本將棋等最高水平的人類選手，甚至是AlphaGo這個它的前任實現(xiàn)完美超越。這充分證明了人工智能能夠不依賴人類，從零開始，自己分析事物的邏輯，提取數(shù)據(jù)的特征，解決超出人腦計算和思考能力之外的問題。

因此，雖然計算機還缺少人類所具有的很多思考模式、邏輯創(chuàng)新、情感產(chǎn)生和變化的能力，但是在處理一些基于經(jīng)驗的、需要海量處理和計算（如圖片、語音、視頻的識別等）的機械任務上，人工智能已經(jīng)具備條件幫助人類去更快、更準地完成。而以大數(shù)據(jù)為基礎的邏輯判斷和行為決斷（如無人駕駛和醫(yī)療機器人），是深度學習下一步發(fā)展的目標。

當前對幾款主流的深度學習框架（如谷歌的TensorFlow、微軟的CNTK、新銳MXNet及老牌的Theano和Caffe、另辟蹊徑的Torch等）的學習，無論是在國內(nèi)還是在國外，可以說是如火如荼。然而，由于深度學習技術的基礎屬于人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡相關的知識范疇，而神經(jīng)網(wǎng)絡的研究又基于線性代數(shù)、矩陣運算、微積分、圖論、概率論等復雜的數(shù)學理論，市面上出版的一些書也是開篇就講這些數(shù)學理論基礎，這讓很多初學者望而生畏。另外，這些深度學習框架的最新文檔大多為英文，并且直接講類似MNIST的較復雜圖像識別范例。誠然，圖像識別是深度學習中最激動人心的創(chuàng)新應用之一，也是本次人工智能大潮的焦點，但對初學者來說，驟然跨過這么高的門檻反而會增加入門的難度，并影響學習的信心。

本書就是為了解決初學者可能遇到的門檻問題而著。書中精選了幾個最貼近生活的、淺顯易懂的實際問題，采用手把手實例講解的方式，幫助初學者少走彎路，邁好踏入深度學習殿堂的第一步，打好進一步提高的知識基礎，也樹立繼續(xù)進階學習的充足信心。本書中的實例講解均基于使用Python語言的TensorFlow框架，只需稍具Python語言編程的基礎，通過閱讀本書，就可以迅速掌握用深度學習技術解決實際問題的方法，并具備舉一反三的能力。沒有任何編程基礎或無意學習編程開發(fā)的讀者，也可以通過本書了解深度學習的概念和它的科學思維方法。本書第2章中還為有興趣學編程的讀者準備了快速編程入門的內(nèi)容，學習后基本能夠看懂本書所有實例中的代碼。

最后，作為入門書籍，根據(jù)筆者常年進行企業(yè)培訓和在線教育的經(jīng)驗，太過追求嚴謹和精確的概念定義或深陷于數(shù)學理論的推導，反而會影響初學者對相關知識的理解。因此，本書盡量減少對純數(shù)學理論的研究探討，對概念和一些理論知識也做了一定簡化易懂的處理，這樣有益于讀者快速掌握基礎知識和加強進一步自學深造的能力。本書在章節(jié)上也進行了精心的編排，確保讀者能夠循序漸進地學習；各個概念和知識點的引入也是精心穿插在合適的章節(jié)位置中，既能避免讀者死記硬背大量理論知識，又能保證學習相關技術前擁有必需的知識基礎。

本書提供了配套視頻文件和其他配套資源，讀者可到人郵教育社區(qū)（www.ryjiaoyu.com）下載。

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編者
2018年1月