学习Keras深度神经网络 
《Keras深度神经网络》重点使用Keras和Python，以数学和编程方式帮助你学习、理解和实现深度神经网络；并在实际业务案例的引导下，讲述如何采用端到端的方法开发“回归”和“分类”监督学习算法。
学习本书后，读者将全面掌握深度学习的基本原理，并拥有基于Keras开发企业级深度学习解决方案的实践经验。
图书结构：
第I部分：讲述深度学习的基础知识，探讨深度学习与机器学习的区别，介绍可选的深度学习框架以及Keras生态系统。
第II部分：剖析可通过深度神经网络和监督学习算法求解的实际业务问题；采用流行的Kaggle数据集，列举一个“回归”案例和一个“分类”案例。
第III部分：介绍有趣且富有挑战性的“超参数调优”，帮助读者进一步改进模型来构建可靠的深度学习应用；还探讨你需要进一步掌握的深度学习知识，并介绍一些热点深度学习研发领域。