【每周一本书】之《深度学习入门与实践》

人工智能如水银泻地般地渗透入了人们生活的方方面面：医疗、交通、金融、资讯、旅游到处都有人工智能技术的身影。人工智能已经打开了一片全新的世界，这个世界里充满了未知与挑战，也充满着惊喜与宝藏。

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目前，人工智能真可谓炙手可热的技术。AlphaGo完败李世乭的战绩宣告了人类智力最后的堡垒——围棋被攻破。大量资本涌入人工智能领域，大量人工智能明星企业崛起（像大名鼎鼎的地平线、商汤、第四范式、寒武纪等），大量有着常春藤、斯坦福、伯克利等闪耀经历的学者投身业界或领衔创业。谷歌、微软、BAT等全球著名的高科技公司争相投入资源，占领人工智能技术的制高点，各大公司以人工智能为主要研究方向的研究院所纷纷成立。

人工智能如水银泻地般地渗透入了人们生活的方方面面：医疗、交通、金融、资讯、旅游到处都有人工智能技术的身影。人工智能已经打开了一片全新的世界，这个世界里充满了未知与挑战，也充满着惊喜与宝藏。我们已经进入了人工智能的大航海时代，在这个时代中，人工智能领域的大咖们已经组织船队下海寻宝，去探索那充满刺激的未知海域。相信大多数技术人员在这个时代里也都有着一个水手梦，奈何很多技术人员之前并未接触过人工智能技术，是否就只能望洋兴叹了呢？

当然不是！今天小编就给大家介绍一本人工智能入门书籍——《深度学习入门与实践》。深度学习就是人工智能的一个重要实现方法，在语音识别、图像识别、自然语言处理和搜索广告预估等领域都取得了惊人的成果，连声名显赫的AlphaGo都是以他为基础的哦。

该书风趣幽默，读来毫不枯燥，从基本原理到实践代码，娓娓道来，受到了中国工程院院士于全和人工智能明星专家余凯的大力推荐！该书的作者以通俗易懂的语言和生动的比喻介绍了回归、人工神经网络等人工智能基本概念。并将TensorFlow比喻成神雕大侠杨过手中的玄铁重剑，将Caffe的基础CNN比喻成令狐少侠的独孤九剑，读来毫无违和感。

从内容方面，该书共分为六个章节：

第一章：通俗的讲解深度学习的常用概念及概念之间的关系，如回归、分类、聚类；监督学习、非监督学习、强化学习；感知机、神经网络等。随后介绍了深度学习的发展历程及前辈学者们对深度学习领域所做出的贡献。最后列出了深度学习及相关领域的著名国际会议、期刊、赛事和学术团队，以方便读者获取学习资料和进行学术研究。

第二章：介绍了深度学习的原理、线性回归、逻辑回归的概念。以生物学家Galton所研究的父子身高问题为例介绍了线性回归的基本原理，讲述了线性回归的两种求解方法：梯度下降法和正规方程法，并用R、MATLAB和Python三种工具求解了父子身高问题。随后以学生考试问题为例介绍了逻辑回归的基本原理，给出了逻辑回归问题求解的过程，并用R、MATLAB和Python三种工具解决了学生考试问题，并赋源码及解释。

第三章：介绍了感知机和人工神经网络的工作流程。阐述了神经网络的基本单元Rosenblatt感知机的工作原理和训练方法，并以一个二维空间中线性可分的点集为例验证了感知机的训练方法。随后简要介绍了人工神经网络的由来、网络架构和训练方法。最后用Pybrain实现了一个三层神经网络，借助实例初步展现了人工神经网络的神奇功能。

第四章：详细介绍了Caffe的基本架构和使用方法。阐述了Caffe架构中Blob、Layer、Net和Solver等几个基本类的作用，并以一个车型识别为例使用Caffe完成项目开发。最后介绍了目标检测的基本原理和几个当前最流行的算法：Faster R-CNN、YOLO和SSD等，并用开源的Caffe实例验证了Faster R-CNN和SSD算法的性能。

第五章：介绍了TensorFlow的工作原理和使用方法。阐述了TensorFlow架构中图、张量、运算和会话等概念和用法，使用TensorFlow实现父子身高问题的线性回归实例。

第六章： 阐述了AlphaGo、强化学习、策略网络、强化学习策略网络和估值网络工作原理。以一个九宫棋为例讲述了强化学习的基本算法：Q学习算法。随后介绍了AlphaGo的架构，其赖以常胜不败的监督学习策略网络、强化学习策略网络和估值网络等组件的工作原理。最后介绍了深度学习的一个有趣应用：画风迁移，以飨读者。

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