前言
前言
这是一本面向人工智能,特别是深度学习初学者的图书,本书旨在帮助更多的读者了解、喜欢并进入人工智能行业中,因此作者试图从人工智能中的简单问题入手,一步步地提出设想、分析以及实现方案,重温当年科研工作者的探索之路,让读者身临其境地感受算法设计思想,从而掌握分析和解决问题的方法。这种方式对读者的基础知识要求较少,读者在学习本书的过程中会自然而然地了解算法的相关背景知识,体会到知识是为了解决问题而生的,避免出现为了学习而学习的窘境。
尽管作者试图将读者的基础要求降到最低,但是人工智能不可避免地需要使用正式化的数学符号推导,其中涉及少量的概率与统计、线性代数、微积分等数学知识,一般要求读者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础,需要有少量的编程经验,特别是Python语言编程经验,因为本书更侧重于实用性,而不是堆砌公式。
本书共15章,第1~3章主要介绍人工智能的初步认知,并引出相关问题; 第4、5章主要介绍TensorFlow相关基础,为后续算法实现铺垫; 第6~9章主要介绍神经网络的核心理论和共性知识,让读者理解深度学习的本质; 第10~15章主要介绍常见的算法与模型,让读者能够学有所用。
在本书的编写过程中,很多英文词汇尚无法在业界找到一个共识翻译名,因此作者备注翻译的英文原文,供读者参考,同时也方便日后阅读相关英文文献时,不至于感到陌生。
尽管每天都有深度学习相关算法论文的发表,但是作者相信,深度学习的核心思想和基础理论是共通的。本书已尽可能地涵盖其中基础、主流并且前沿的算法知识,但是仍然有很多算法无法涵盖,读者学习完本书后,可以自行搜索相关方向的研究论文或资料,进一步学习。
深度学习是一个非常前沿和广袤的研究领域,鲜有人士能够对每个研究方向都有深刻的理解。作者自认才疏学浅,略懂皮毛,同时也限于时间和篇幅关系,难免出现理解偏差之处,恳请读者指出,作者将及时修正,不胜感激。
龙良曲
2020年3月