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本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Fran?ois Chollet）執筆，詳盡介紹了用 Python和Keras進行深度學習的探索實踐 ，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由于本書立足于人工智能的可達性和大眾化， 讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀 。在學習完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

本書特色 ? ?? ?? ?? ?? ?? ???
“本書在當前的‘人工智能熱’和深度學習的本來面目之間架起了一座橋梁。”——Peter Rabinovitch，云平臺Akamai高級性能工程師

“本書是助你進階為Keras及深度學習高手的秘笈。”——Claudio Rodriguez，IT服務公司Candid Partners高級DevOps工程師

“本書是我為華盛頓大學設計的一門深度學習課程所選的教材，非常實用。能夠直接得到Keras之父的建議真是一樁幸事。”——Amazon.com用戶Eric Nichols

● 30多個代碼示例，帶你全面掌握如何用深度學習解決實際問題
● Keras框架速成的明智之選
● 夯實深度學習基礎，在實踐中培養對深度神經網絡的良好直覺
● 無須機器學習經驗和高等數學背景

本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的Franc?ois Chollet執筆，詳盡展示了用Python、Keras、TensorFlow進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。在學習完本書后，讀者將了解深度學習、機器學習和神經網絡的關鍵概念，具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力，學會解決現實世界中的深度學習問題。除此之外，本書還深刻剖析了當前的“人工智能熱”，從理性的視角展望了深度學習在未來的可能性。?

目??錄
第一部分　深度學習基礎
第 1 章　什么是深度學習
第 2 章　神經網絡的數學基礎?
第 3 章　神經網絡入門
第 4 章　機器學習基礎
第二部分　深度學習實踐
第 5 章　深度學習用于計算機視覺
第 6 章　深度學習用于文本和序列
第 7 章　高級的深度學習最佳實踐
第 8 章　生成式深度學習
第 9 章　總結

作者介紹 ? ?? ?? ?? ?? ?? ???
【作者簡介】
弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）
Keras之父，TensorFlow機器學習框架貢獻者，Kaggle競賽教練，個人Kaggle競賽全球排名曾獲得第17名。目前任職于Google，從事人工智能研究，尤其關注計算機視覺與機器學習在形式推理方面的應用。

【譯者簡介】
張亮（hysic）
畢業于北京大學物理學院，愛好機器學習和數據分析的核安全工程師，譯有《Python數據處理》《Python機器學習基礎教程》等。

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