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大家好我是《神经网络与深度学习》一书的作者吴岸城。

写这本书最开始的目标呢希望在人工智能时代、深度学习技术火爆的年代，让没有相关背景知识的同学，也能从零起步了解AI的技术背景、基本的技术知识，对人工智能领域的技术的全貌有大致了解，为今后更深入的学习奠定基础，看完这本书，大家也可以想想自己的兴趣所在，要学习哪些知识点，从哪里开始下手学习。基于这样的目的，本书删除了复杂的数学公式与推导过程。

想要了解深度学习，需要先了解深度学习的基础—神经网络， 人工神经网络实际是模仿生物神经网络的一个最简化实现，它主要在功能层面去模拟了生物神经网络。了解神经网络是什么之后，我们可以一起来构造一个神经网络并且实现它。
书的第三章讲深度学习是什么？深度学习可以说是神经网络的一个子集，它是对一些特定的神经网络的总结，为什么要总结它呢？因为这些特定的神经网络已经在各行业崭露头角了，所以人们要将这些特定的神经网络总结起来，再赋予一个新的名称，深度学习或者叫深度神经网络。
第四章列举了深度学习的常用方法，并辅以一些简单的案例。第五章谈了前期比较火的deepmind alphago原理，这也是深度学习在一个领域战胜人类的标志性的事件。书的理论的部分—第六章谈到了两个概念：迁移学习和概率图模型，这些也都是非常重要的基础概念。希望大家能好好掌握。谢谢大家。

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