資料 | 神經網絡與深度學習（邱錫鵬）

近年來，以機器學習、知識圖譜為代表的人工智能技術逐漸變得普及。從車牌識別、人臉識別、語音識別、智能助手、推薦系統到自動駕駛，人們在日常生活中都可能有意無意地用到了人工智能技術。這些技術的背后都離不開人工智能領域研究者的長期努力。特別是最近這幾年，得益于數據的增多、計算能力的增強、學習算法的成熟以及應用場景的豐富，越來越多的人開始關注這個“嶄新”的研究領域：深度學習。                          

深度學習以神經網絡為主要模型，一開始用來解決機器學習中的表示學習問題。但是由于其強大的能力，深度學習越來越多地用來解決一些通用人工智能問題，比如推理、決策等。目前，深度學習技術在學術界和工業界取得了廣泛的成功，受到高度重視，并掀起新一輪的人工智能熱潮。 

主要特點：  

系統性：系統地整理了神經網絡和深度學習的知識體系。鑒于深度學習涉及的知識點較多，本書從機器學習的基本概念、神經網絡模型以及概率圖模型三個層面來串聯深度學習所涉及的知識點，使讀者對深度學習技術的理解更具系統性、條理性和全面性。  

可讀性：本書在編排上由淺入深，在語言表達上力求通俗易懂，并通過增加圖例、示例以及必要的數學推導來理解抽象的概念。同時，附錄簡要介紹了本書所涉及的必要數學知識，便于讀者查用。  

實踐性：本書在網站上配套了針對每章知識點的編程練習，使得讀者在學習過程中可以將理論和實踐密切結合，加深對知識點的理解，并具備分析問題和解決問題的能力。