内容简介
1.内容选择?：提供全栈式的解决方案
深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用开发工具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。
2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由点到面的突破
我们打开塑料袋时，一般从易撕口开始，这样即使再牢固的袋子也很容易打开。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个易撕口，并通过这个易撕口，实现点到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”，所以我们在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况?；在介绍循环
AI简介
这是一本全栈式的深度学习解决方案书籍，主要内容包括机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析），机器学习与深度学习的基本理论和原理，机器学习与深度学习的常用开发工具（Python、TensorFlow、Keras等），以及TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。
在层次安排上，本书找准易撕口，快速实现由点到面的突破。例如，在面对很多抽象、深奥的算法时，均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”，所以我们在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况；在介绍循环神经网络时，我们也先以一个简单实例为易撕口，再延伸到一般情况。
在表达形式上，本书让图说话，一张好图胜过千言万语。机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到让人茅塞顿开的效果，但如果用一些图来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。
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