前言

當拿起本書時，你可能已經意識到近年來深度學習在人工智能領域所取得的非凡進展。在計算機視覺領域和自然語言處理領域，之前的模型幾乎無法使用，如今的高性能系統已經大規模部署在日常生活用品中。這種突飛猛進的進展幾乎影響到每一個行業。我們已經將深度學習應用于解決諸多領域的一系列重要問題，這些領域包括醫學成像、農業、自動駕駛、教育、災害防治和制造業等。

然而，我相信深度學習仍然處于初期階段。目前它只發揮了一小部分潛力。隨著時間的推移，它將應用于它能幫助解決的所有問題上，這種轉變將持續數十年。

要將深度學習技術用于它能解決的所有問題上，我們需要讓盡可能多的人接觸這項技術，其中包括非專家，即既不是研究人員也不是研究生的那些人。要讓深度學習發揮全部潛力，我們需要全面普及這項技術。今天，我相信我們正處于歷史性轉變的風口浪尖，深度學習正在走出學術實驗室和大型科技公司的研發部門，成為每個開發人員都可以利用的工具。這與 20 世紀 90 年代末 Web 開發的發展路徑非常類似。現在絕大多數人可以為企業或社區搭建一個網站或 Web 應用，而在 1998 年則需要專業工程師團隊。在不遠的將來，只要你有想法和基本的編程技能，就能夠構建從數據中進行學習的智能應用程序。

2015 年 3 月，我發布了 Keras 深度學習框架的第 1 版，當時我還沒有想過人工智能的普及。當時，我已經在機器學習領域做了很多年的研究，創造 Keras 是為了幫我自己做實驗。但自 2015 年以來，數十萬新人進入深度學習領域，其中很多人將 Keras 當作首選工具。看到許多聰明人以意想不到的強大方式使用 Keras，我開始深切關注人工智能的可達性和普及。我開始意識到，將相關技術傳播得越廣，它們就會變得越有用、越有價值。可達性很快成為 Keras 開發過程中的明確目標。在短短幾年內，Keras 開發者社區已經在這方面取得了驚人的成就。我們已經讓數十萬人掌握了深度學習，他們用相關技術解決那些直到最近仍被認為無法解決的問題。

本書旨在讓盡可能多的人能夠使用深度學習。Keras 一直需要一門配套課程，同時涵蓋深度學習基礎知識、深度學習最佳實踐，以及 Keras 使用模式。在 2016 年和 2017 年，我努力創作了這樣一門課程，即本書的第 1 版。英文版于 2017 年 12 月出版，并迅速成為機器學習領域的暢銷書，銷量超過 5 萬冊，還被翻譯成 12 種語言。

然而，深度學習領域的發展速度很快。自本書的第 1 版出版以來，該領域出現了許多重要進展——TensorFlow 2 的發布、Transformer 架構的日益流行等。于是，在 2019 年末，我著手更新本書。一開始，我天真地認為，本書會包含大約 50% 的新內容，篇幅與第 1 版大致相同。實際上，經過兩年的努力，本書的篇幅比第 1 版多了三分之一，其中約有 75% 是新內容。它不僅是新版，更像是一本全新的書。

本書的重點是用盡可能容易理解的方式來介紹深度學習背后的概念及其實現。我這樣說沒有貶低任何事情的意思，我堅信深度學習中沒有難以理解的內容。我希望你會認為本書很有價值，同時希望它能讓你開始構建智能應用程序并解決那些對你來說很重要的問題。