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本書提供安裝、上機操作指南，同時輔以大量范例程序介紹TensorFlow Keras深度學習方面的知識。本書分9部分，共21章，內(nèi)容主要包括基本概念介紹、TensorFlow 與 Keras 的安裝、Keras MNIST手寫數(shù)字識別、Keras CIFAR-10照片圖像物體識別、Keras多層感知器預測泰坦尼克號上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM進行IMDb自然語言處理與情感分析、以TensorFlow張量運算仿真神經(jīng)網(wǎng)絡的運行、TensorFlow MNIST手寫數(shù)字識別、使用GPU大幅加快深度學習訓練。 TensorFlow Keras深度學習方面的知識不需要具備高等數(shù)學模型、算法等專業(yè)知識，讀者只需要具備基本的Python程序設計能力，按照本書的步驟循序漸進地學習，就可以了解深度學習的基本概念，進而實際運用深度學習的技術(shù)。

前言

近年來，人工智能（Artificial Intelligence，AI）吸引了大眾與媒體的目光，AlphaGo的成功更加讓人工智能技術(shù)變得炙手可熱，其實AI早已進入了我們的生活，如手機中的語音助理、人臉識別、影音平臺每日的推薦等。然而，人工智能的發(fā)展才剛剛起步，未來人工智能的應用將會深入生活的每一個層面，也就是說未來一定是AI的時代。

深度學習是人工智能中成長最快的領域，深度學習就是仿真人類神經(jīng)網(wǎng)絡的工作方式，常見的深度學習架構(gòu)有深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等。深度學習特別適用于視覺識別、語音識別、自然語言處理、識別癌細胞等領域，目前已經(jīng)取得非常好的效果。

近年來，各大科技公司（如Google、Microsoft、Facebook、Amazon、Tesla等）都積極投入到深度學習領域進行研發(fā)。以Google公司為例，它在2014年以4億美元并購了DeepMind公司。2016年，由DeepMind開發(fā)的人工智能圍棋程序AlphaGo以4:1擊敗了世界級圍棋冠軍李世石，引起了網(wǎng)絡與媒體的注目，讓人們了解到深度學習的威力強大。

TensorFlow最初由Google Brain Team團隊開發(fā)，Google使用TensorFlow進行研究及開發(fā)自身產(chǎn)品，并于2015年公開了它的源代碼，所有的開發(fā)者都可以免費使用。Google的很多產(chǎn)品早就使用了機器學習或深度學習，例如Gmail過濾垃圾郵件、Google語音識別、圖像識別、翻譯等。

TensorFlow功能強大，執(zhí)行效率高，支持各種平臺。但是，TensorFlow是比較底層的深度學習鏈接庫，學習門檻高，對于從未接觸過深度學習的初學者，如果一開始就學習TensorFlow，就要面對其特殊的計算圖（computational graph）程序設計模式，還必須自行設計張量（Tensor）運算，可能會有很大的挫折感。

所以本書先介紹Keras，這是以TensorFlow為底層的、高級的深度學習鏈接庫，可以很容易地建立深度學習模型，進行訓練并使用模型預測，對初學者而言學習門檻較低。等讀者熟悉了深度學習模型后，再去學習TensorFlow就很輕松了。

近年來，深度學習和人工智能技術(shù)快速發(fā)展的一個很重要的因素是，GPU提供了強大的并行運算架構(gòu)，可以讓深度學習訓練比用CPU來進行要快數(shù)十倍。本書也特別介紹了GPU的安裝與應用，讀者只需要有NVIDIA顯示適配器（顯卡），然后按照本書的介紹依次安裝CUDA、cuDNN、TensorFlow GPU版本與Keras，就可以使用GPU大幅加快深度學習的訓練。

林大貴

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