前言 如何学习深度学习呢？ 针对这个问题也许每个人都有不同的观点，本书编排的目录也就是笔者的学习过程。 大概是在2022年的某一天，很偶然接触到这个领域，刚开始时没有什么信心，不知自己能否入门，因为对这个领域十分陌生，听起来也非常高端，随便翻翻书，密密麻麻的数学公式看得人头晕眼花，一筹莫展。 本着复杂的知识如果工作需要，则一定要搞懂的心态，立志后坚定地开始了密集的学习，学习的过程是有点忙碌的，每天研究原理和看代码直到深夜，周末也没有休息时间。好在经过一个多月的努力，原来复杂的原理似乎懂了一些，根据原理看开源的代码也没有那么痛苦了，也可以根据工作需要修改开源的代码实现某些功能，虽然还有一点云里雾里的感觉，但至少已经迈出了重要的一步。 赶巧2022年年底在家被闭关半个月。闲着无聊突发奇想重写一些经典模型的代码，以加深对于经典算法的理解，于是完成了本书大部分代码的主体。 然后又在机缘巧合之下跟清华大学出版社的编辑加上了好友，聊着聊着就讨论到了如何学习深度学习，如何用最短的时间入门深度学习，后来也就有了写本书的想法。 因为定位零基础入门，所以从Python基础知识入手并逐步深入机器学习、卷积神经网络、目标检测等经典算法。为了更好地理解这些知识，并在学习过程中逐步提高代码编写能力，本书没有调用知名第三方库实现算法或直接解析开源代码，这是因为第三方库和开源代码往往将细节隐藏得很好，不利于初学者掌握基本原理及代码实现的技巧。本书中的每个例子的每行代码都经过测试，很有参考意义。 至于阅读本书是否需要很强的数学背景，个人感觉读者只要会求导就行。本书涉及的数学知识有些看起来不够“严谨”，因为基本上对复杂的数学公式已经通过数值代入进行了“破坏性”计算，有着很详细的步骤，这样做的目的是使读者更好地理解背后的原理。在编程的世界里，复杂的数学公式很多时候就是一个Python函数。作为应用方，个人觉得怎么算、严不严谨，不是很重要的，重要的是理解它背后做了什么事，以及意义是什么。 本书主要内容 第1章从零基础介绍Python基础语法、Python数据处理库NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV的使用。 第2章主要介绍机器学习算法的原理并配有代码实例，方便在理解原理的同时也能写出代码。 第3章主要介绍深度学习框架TensorFlow、Keras、PyTorch的API和网络模型的搭建方法，力保读者能够掌握主流深度学习框架的使用。 第4章主要介绍卷积神经网络各种卷积的特性，并通过代码实现了多个经典分类网络。 第5章主要介绍目标检测领域中的多个经典算法的原理，并配套展现了代码调试的过程，将算法原理与代码进行结合，方便读者更深入地理解算法原理。 第6章主要分享深度学习项目的分析和实现过程。 阅读建议 本书是一本深入浅出的深度学习入门指南，旨在帮助读者快速入门深度学习，所以本书从Python的基础开始讲解，逐步引导读者步入机器学习和深度学习的世界。为了确保每个知识点都能被充分理解和掌握，本书也提供了详细的示例代码供读者调试运行，以期更好地理解算法，同时也提供了配套PPT和源码供读者参考，通过阅读及调试这些代码可以更好地理解算法原理，并加深对知识的理解。扫描目录上方二维码，可获取本书配套资源。 以下是一些阅读建议。 (1) 全面理解： 从第1章开始，确保对Python的基础语法和数据处理库有足够的了解，这是学习后续章节的基础。 (2) 理论与实践并重： 第2章深入讲解机器学习算法的原理，并通过配套的代码实例进行练习，帮助读者更好地掌握这些概念。 (3) 熟悉深度学习框架： 第3章介绍TensorFlow、Keras和PyTorch等深度学习框架的API和模型搭建的方法，这些库的应用是构建深度学习代码的关键工具。 (4) 深化CNN知识： 第4章深入讲解卷积神经网络的各种特性，并通过实战项目来进一步理解分类网络的工作原理。 (5) 目标检测的应用： 第5章详细描述目标检测领域经典算法的原理，以及算法原理关键的实现代码，尝试理解并调试这些代码，可以加深对于算法的理解与应用。 (6) 项目分析与实现： 第6章讲解如何分析和实施深度学习项目，这将帮助读者将前面所学的知识应用于实际业务场景。 (7) 定期复习： 定期回顾之前的学习内容是非常重要的。可以创建一个学习计划，包括定期复习和实践编程任务。也可参考每节的总结和练习任务。 (8) 扩展阅读： 如果可能，则可以利用其他资源（如书籍、在线课程和博客文章）来补充本书的内容，以获得更丰富的视角和深入的见解。 无论你是初学者还是有一定基础的学习者都可以通过阅读本书，并结合本书提供的学习路线、代码资源等更好地提升自己。 致谢 感谢清华大学出版社赵佳霓编辑的耐心和支持！感谢我的家人，尤其是我的爱人祁超超女士在本书写作过程中的支持和鼓励！ 由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者见谅并指正。 文青山 2024年6月