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神經網路是有史以來最美麗的程式設計模型之一。在傳統的程式設計方法中，我們告訴計算機該做什麼，將大問題分解成許多小的、精確定義的任務，計算機可以輕鬆執行。相比之下，在神經網路中，我們不告訴計算機如何解決我們的問題。相反，它從觀測資料中學習，找出自己的解決方案。從資料中自動學習聽起來很有希望。然而，直到2006年，我們才知道如何訓練深度神經網路超越更傳統的方法，除了一些特殊的問題。2006年發生的變化是在產生了所謂的深度神經網路相關的技術。這些技術現在被稱為深度學習。
它們得到了進一步的發展，今天，深度神經網路和深度學習在計算機視覺、語音識別和自然語言處理的許多重要問題上取得了傑出的表現。谷歌、微軟和Facebook等公司正在大規模部署它們。這本書的目的是幫助你掌握神經網路的核心概念，包括深度學習的現代技術。讀完這本書後，你將會編寫出使用神經網路和深度學習來解決複雜樣式識別問題的程式碼。你將有一個基礎來利用神經網路和深度學習來解決你面臨的問題。
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