不知不觉中，深度学习已经从一个新颖的概念变成了广为人知的实战利器。近十年来，深度学习的理论和技术都有了一定的发展，也创造了很多里程碑式的事件。无论是为人工智能业内熟知的事件（如 ImageNet 竞赛超越人类识别水平），还是广为人知的事件（如 AlphaGo 击败人类职业围棋选手），都使深度学习相关技术宛如一道绚丽的光芒，划破了人工智能的夜空，让人们看到了智能时代的无限可能。
近年来，很多智能设备走进了每一个人的生活。例如人脸识别技术、语音识别技术，这些技术让使用者感受到便捷，也有了从未有过的体验。此外，深度学习技术还在很多方向迈出了应用的脚步，在带来更好服务的同时，也让我们能够近距离接触这些有一定温度的技术。当然，与人工智能热潮同期到来的是学习人工智能的热潮。越来越多的人投入这个领域中，开始学习数学、计算机等相关知识，希望能够跟上这个时代的步伐，甚至成为这个时代的领跑者，引领人工智能的新技术不断发展前进。写作本书的目的就是帮助更多的人了解深度学习的相关概念和技术，理解深度学习的基本原理，同时对深度学习的一些基本技术进行实践应用。很多对深度学习领域感兴趣的读者都会遇到入门难的问题，即使是一个十分简单的深度学习模型，其中也包含了很多基础概念，这让入门学习变得十分困难。为了解决这些问题，本书前几章会介绍一个简单的深度学习模型的演化方式，当读者有了一定基础后，再为读者介绍更多全新的算法。
本书的主要内容介绍如下。
本书的第 1～9 章主要讲解基于图像分类问题的模型，同时介绍深度学习的基本概念。其中，第 1 章介绍机器学习、深度学习的基本概念；第 2 章介绍如何使用基本的神经网络解决一个小问题，引出神经网络结构、优化等基本概念；第 3 章介绍分类问题及其求解方法，引出分类损失函数等基本概念；第 4 章介绍卷积神经网络，引出卷积等相关操作的基本概念；第 5 章介绍深层神经网络的初始化方法，包括参数、输入初始化的基本思想和方法；第 6章介绍深层神经网络常见的优化方法，对优化算法的作用和特点进行分析；第 7 章介绍神经网络中一些有特点的网络结构，它们在网络训练中起到了很关键的作用；第 8 章介绍高级神经网络结构，同时介绍网络设计中的一些概念和思想；第 9 章介绍网络可视化及网络内部运行机制的知识和概念。至此，读者应该对深层神经网络都有了一定的了解。本书的第 10～14 章主要介绍深度学习在一些经典应用领域的核心算法。其中，第 10 章介绍物体检测问题的核心算法；第 11 章介绍词嵌入问题的核心算法；第 12 章介绍语言模型的核心算法，以及循环神经网络的基本原理；第13 章介绍机器翻译等自然语言处理问题的核心算法，以及 Transformer 网络的基本原理；第 14 章介绍推荐系统、广告点击预测等问题的核心算法，以及分解机模型的基本原理。至此，读者应该对深度学习在各领域的应用有了一定的了解。
以上就是本书的主要内容。希望读者能够通过阅读本书掌握这一系统知识，此后可以依靠更多的外部资源完成更加深入的学习，真正掌握深度学习的相关知识。
在编写本书的过程中，我体会到了求知的艰辛。获取知识的道路总是充满荆棘，除了自身不断地努力，更少不了身边人对我的支持与鼓励。感谢本书的编辑郑柳洁，她从本书立项开始就在出谋划策，对书中的每一个细节、每一句话的措辞都认真审核、校对，为本书付出了巨大的心血；感谢所有关心、支持我完成这项不易的工作的亲人、朋友。由于本人才疏学浅，行文间难免有所纰漏，望各位读者多多包涵，不吝赐教。
