本书适合任何想要深入了解深度学习这个迷人领域的人，您不需要具备高级数学和编程知识就可以掌握其根本原理。如果您想知道这些工具是如何工作的，并学会自己使用它们，答案尽在书中。而且，如果您已经准备好编写自己的程序，那么随附的Github存储库中还有大量补充的Python笔记本可以帮助您。
本书讲解语言通俗易懂，包含大量的的彩色插图和具有启发性的类比，以及丰富的现实世界的例子，深入地地解释了深度学习的关键概念，包括:
?文本生成器如何创建新颖的故事和文章。
?深度学习系统如何在人类游戏中学习游戏并获胜。
?图像分类系统如何识别照片中的物体或人。
?如何以对日常生活有用的方式思考概率。
?如何使用构成现代人工智能核心的机器学习技术。
各种各样的智力冒险家都可以使用本书中涵盖的强大思想来构建智能系统，帮助我们更好地理解世界和生活在其中的每个人。这就是人工智能的未来，这本书可以让你充分想象它的未来。

[美]安德鲁·格拉斯纳：
拥有北卡罗来纳州教堂山分校计算机科学博士学位，他是一位专门从事计算机图形学和深度学习的研究的科学家。他目前是Weta Digital（维塔数码）的高级研究科学家，致力于将深度学习与电影和电视世界级视觉效果的制作相结合。他曾在IBM沃森实验室、施乐PARC和微软研究所等实验室担任研究员。同时他也是最早的图形研究杂志ACM-TOG9(计算机图形学国际顶级期刊)的主编，和最早的计算机图形学会议SIGGRAPH（Special Interest Group for Computer GRAPHICS，由美国计算机协会计算机图形专业组组织的计算机图形学顶级年度会议）的技术论文主席。他撰写或编辑了十几本关于计算机图形学的技术书籍，包括著名的Principles of Digital Image Synthesis、Graphics Gems系列等。

译者简介：
赵鸣，2006年获华中师范大学计算机辅助教学硕士学位，2015年获哈尔滨工业大学计算机应用方向博士学位，现任长江大学教授。目前主持在研省部级项目四项，横向项目两项。他的研究兴趣包括计算智能、图像和信号处理、模式识别等。他是荆州市智慧警务专家成员，也是IEEE高级成员

曾小健，出版AI图书多部，在量化金融和AI领域有多年经验，计算机博士在读，CSDN博客专家，多个大模型开源项目源码贡献人，曾在华为云、中关村在线等多所大型互联网科技企业担任重要职务，GitHub：ArtificialZeng; CSDN:AI生成曾小健。

李现伟，日本早稻田大学博士毕业，硕士生导师，主要从事大数据、机器学习、物联网等方向的教学与工作。发表SCI论文20余篇，主持和参与安徽省自然科学基金、安徽省重点研究与开发计划、安徽省教育厅优秀青年基金项目等多项。获得中国发明协会创业奖成果奖二等奖，获得绿色矿山科学技术奖二等奖一项。

任玉柱，毕业于国防科学技术大学网络工程专业，主要研究方向为信息安全，机器学习，人工智能，发表相关领域研究文章3篇。