学习人工智能，我猜你或多或少听过，人工智能领域“圣经”、深度学习“之父“Yoshua Bengio倾力之作“花书”《深度学习》...

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作为人工神经网络和深度学习领域的引路人，约书亚•本吉奥的著作《深度学习》亦是无数程序员在学习和使用人工智能与机器学习路上不可或缺的基石，而作者本人在2018年斩获图灵奖。

“花书”长期位居美亚AI和机器学习类图书榜，涵盖了深度学习的基础与应用、理论与实践等各个方面的主要技术。本书一经上市，中文版便登上京东新书榜第一名！书籍的编排方式非常适合自学，划分为“应用数学与机器学习基础”“深度网络: 现代实践”“深度学习研究” 三大板块，提供了完整的学习路线。

这本书同时也出现在清华大学发布的“清华新学期推荐的人工智能书单”。

《深度学习》是一本什么书？

深度学习这个术语自2006年被正式提出后，在最近10年得到了巨大发展。它使人工智能 (AI) 产生了革命性的突破，让我们切实地领略到人工智能给人类生活带来改变的潜力。

2016年12月，MIT 出版社出版的这本《深度学习》（《Deep Learning》），由约书亚·本吉奥和另外两名作者伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）和亚伦·库维尔（Aaron Courville）共同著成。与约书亚•本吉奥一样，伊恩与亚伦也一直耕耘于机器学习领域的前沿，引领了深度学习的发展潮流，是深度学习众多方法的主要贡献者。

该书正应其时，一经出版就风靡全球。

其内容包括3个部分，第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习 的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某 些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。因此，该书适用于不同层次的读者。

本书最大的一个特点是介绍深度学习算法的本质，脱离具体代码实现给出算法背后的逻辑，不写代码的人也完全可以看。书中所用的例子大多使用可视化的图示，清晰明了，让一些晦涩的理论跃然纸上，轻松阅读；流程与架构图的使用，也使概念化的内容更流畅易懂。

北京大学的深度学习课程将本书作为了课程教材，同时它又不止是一本教材，任何对深度学习感兴趣的读者，阅读本书都会受益。除了学习机器学习的大学生，没有机器学习或统计背景的软件工程师也可以通过本书快速补充相关知识，并在他们的产品或平台中使用。

同时配合本书使用由 TensorFlow 实现的源代码与志愿者整理的读书笔记，可以快速进行实战练习，深度学习再也不是纸上谈兵。

本书作者

Ian Goodfellow，谷歌公司（Google）研究科学家，2014年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题，特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。他在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者，他发明了生成式对抗网络，在深度学习领域贡献卓越。

Yoshua Bengio，2018年图灵奖得主，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系（DIRO）教授，蒙特利尔学习算法研究所（MILA）负责人，CIFAR项目的共同负责人，加拿大统计学习算法研究主席。Yoshua Bengio的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程（IFT6266），并培养了一大批研究生和博士后。

Aaron Courville，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是LISA实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学习模型和方法，特别是开发概率模型和新颖的推断方法。Aaron Courville主要专注于计算机视觉应用，在其他领域，如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他AI相关任务方面也有所研究。

中文版审校者简介

张志华，北京大学数学科学学院统计学教授，北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授，主要从事机器学习和应用统计学的教学与研究工作。

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