"本书以基础知识和实例相结合的方式，详细介绍仓颉TenserBoost的基本使用方法和常见技术，从最基本的神经元开始，讲述神经网络的发展历程，以及深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的基本用法。 全书共分为11章，第1~4章介绍了仓颉TenserBoost的底层逻辑，探寻神经网络的原理；第5~9章介绍了常用的算子，以及如何通过仓颉TenserBoost构建深度神经网络；第10章和第11章分别介绍卷积神经网络和循环神经网络，并实现图像识别和序列预测。 本书面向仓颉语言初学者，以及神经网络、深度学习的初学者，无论您是否有仓颉语言的编程基础，也无论您是否对深度学习是否了解都可以打开本书，一览究竟。 "

董昱，华为开发者专家（HUAWEI Developer Experts）、仓颉社区讲师（Cangjie Community Speaker）、仓颉库开发者（Cangjie Library Developer），首批仓颉语言开发者，在软件和算法设计等方面具有丰富的经验。

前言 近10年来，人工智能的发展突飞猛进，针对不同领域、不同数据源的算法层出不穷，形成了百花争艳的局面。各类AI产品也在悄无声息地融入我们的日常生活中，为生产与生活带来巨大便利。甚至，AI被许多学者誉为第4次工业革命的重要驱动力。不过，AI的范畴很大，而其中发展最为迅速，最具有活力的算法就是大名鼎鼎的深度学习，而深度学习的根基则是传统的神经网络。从卷积神经网络、循环神经网络再发展到如今的Transformer，包括GPT系列等语言大模型在内的各类AI产品似乎都离不开神经网络的根基。那么，什么是神经网络？如何构建神经网络？神经网络又有怎样的优势呢？本书希望能够给读者一个基本的答案。 仓颉语言是华为公司最新推出的全场景编程语言，包含较为完善的标准库和第三方库，其中，仓颉TensorBoost提供了神经网络构建的基本框架，而且其优良的语言特性可以提高神经网络的运行效率。另外，仓颉的语法糖还可以用于简化代码，方便初学者学习。本书是一本面向仓颉语言初学者，以及神经网络、深度学习初学者的书籍，意在提供关于仓颉TensorBoost的使用说明书。无论您是否有仓颉语言的编程基础，也无论您是否了解深度学习，都可以打开本书，一览究竟。本书会从最基本的神经元开始，讲述神经网络的发展历程，以及深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的基本用法。 本书共11章，其中第1~4章介绍仓颉TensorBoost的底层逻辑，探寻神经网络的原理，通过“手搓”代码的方式实现了最为简单的神经网络，即多层感知机； 第5~9章介绍更加复杂的算子，以及如何通过仓颉TensorBoost构建深度神经网络...