從零開始構建深度前饋神經網(wǎng)絡（Python+TensorFlow 2.x）

　　2016年，一只阿法狗（AlphaGo）為全世界打開了一條窄窄的門縫，通往未來之路就此展現(xiàn)。通過超強硬件和大量的數(shù)據(jù)積累，人工智能浪潮第三次興起。借助人工智能技術，公安部門可以輕松抓捕潛逃多年的罪犯，“AI換臉”已經成為普通用戶的娛樂方式之一，智慧城市、自動駕駛開始在多個城市有試點GPT-3、Switch Transformer開啟了新的時代，而智源研究院的悟道20參量則高達175萬億。訓練有素的結構生物學家花費上千萬美元歷時多年的研究結果，AlphaFold v20在朝夕之間便完成預測。今天，主動擁抱新變化，積極學習新知識，愈發(fā)顯得重要。很多人積極投入熱情、時間和金錢后，沒能堅持多久就中斷了學習。也有很多同學對此表示觀望甚至放棄，覺得憑自己的基礎不足以把握這次機會。誠然，僅憑一本書很難幫助普通讀者深刻理解并熟練掌握深度學習中的全部知識，因此“AI精研社”規(guī)劃了一個系列圖書，給出完整的解決方案，希望能幫助讀者循序漸進、高效地成長為合格的人工智能算法實踐者（practitioners）。本書是“人工智能與大數(shù)據(jù)技術大講堂”系列圖書的第2部。本書從體驗手寫數(shù)字（k近鄰算法）識別開始，循序漸進地不斷加深讀者對神經網(wǎng)絡模型的理解，進而可以設計并實現(xiàn)自己的模型。另外，本書通過Python+NumPy從零開始構建神經網(wǎng)絡模型，強化讀者對算法思想的理解，并通過TensorFlow構建模型來驗證讀者親手從零構建的版本。前饋神經網(wǎng)絡是深度學習的重要知識，其核心思想是反向傳播與梯度下降。本書從極易理解的示例開始，逐漸深入，幫助讀者充分理解并熟練掌握反向傳播與梯度下降算法，為后續(xù)學習打下堅實的基礎。本書延續(xù)理論與實踐并重的風格，先以圖文方式講解算法思想，再以Python+NumPy實現(xiàn)算法，然后再給出TensorFlow實現(xiàn)的版本，幫助讀者不斷加深對核心的算法理解，同時提升實際動手能力，從而鍛煉將算法思想轉化為程序代碼的能力。

　　張光華博士畢業(yè)于重慶大學，碩士畢業(yè)于中國科學技術大學。山西省“1331工程”大數(shù)據(jù)智能診療產業(yè)學院負責人，山西省工信廳“山西省健康大數(shù)據(jù)AI聯(lián)合實驗室”負責人。中國醫(yī)藥教育協(xié)會智能醫(yī)學專委會委員，中國醫(yī)藥教育協(xié)會智能眼科學組常委。主要研究方向為量子點微型多光譜成像技術、醫(yī)學圖像處理和機器學習?，F(xiàn)已發(fā)表包括醫(yī)學、圖像處理和機器學習等領域的SCI期刊及國際會議論文多篇，參與多項中國和歐洲科學基金項目。致力于將深度學習技術與臨床醫(yī)學進行深度融合，并推廣和落地。