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随着普罗大众对人工智慧的兴趣日益浓厚，深度学习也引起了广泛的关注。每一天都有许多深度学习的演算法被运用在不同的产业中。

　　本书将会为您提供有关该主题的所有实务资讯，包括最佳实作，使用真实世界的案例。您将学习到如何辨识和撷取资讯以便提高预测准确性，并最佳化结果。

　　从快速回顾重要的机器学习观念开始，本书将使用scikit-learn来介绍深度学习的原理。然后，您也将学习到使用最新的开源函式库，如Theano、Keras、Google的TensorFlow和H20。读者可以使用本书当作一个指南，来找出模式辨识的困难之处，缩放数据以便得到更精确的结果，并讨论深度学习演算法和技巧。

　　无论您是想深入了解深度学习，还是想要知道如何从这个强大的技术中获得更多的资讯，您都可以从本书中学到这一切。

　　适用读者
　　对机器学习观念具有一些基本认识，对Python程式设计有一些经验的数据科学从业人员，或是立志成为资料科学家的人。同时也需对微积分和统计学的基本观念有相当程度的理解。

　　你能够从本书学习到：
　　•深度学习演算的深入实务认识。
　　•进一步地以Theano、H2O、Keras和TensorFlow来学习深度学习。
　　•了解在许多深度学习实作的两个最重要的核心技术：自动编码器和受限玻尔兹曼机。
　　•介绍卷积类神经网路来处理电脑视觉。
　　•了解强化学习来处理棋盘游戏与电动游戏。
　　•递回类神经网路和长短期记忆网路来做语音辨识。
　　•以深度学习技术建立一个可扩充和生产就绪的异常侦测系统。
 

揭示宇宙的底层逻辑：从量子场论到宇宙学 一本跨越微观与宏观的鸿篇巨制，深入探索物质、时空与存在的终极奥秘。 本书并非关注于某一特定应用技术，而是致力于构建一个完整、连贯且严谨的理论物理学框架，旨在引导读者从最基本的数学语言出发，逐步攀登至理解宇宙演化和基本粒子行为的顶峰。我们摒弃了对具体软件工具或特定算法的介绍，转而专注于理论的构建、逻辑的推导以及物理图像的深刻理解。 全书分为七个宏大的部分，层层递进，确保读者在掌握必要数学基础后，能够无碍地理解现代物理学的核心思想。 --- 第一部分：数学基础与预备知识的坚实奠基 (约 300 字) 在深入探索物理世界的本质之前，我们必须装备好精确的语言——数学。本部分将系统回顾并深入探讨理解现代物理学所必需的工具箱。 我们将从群论（Group Theory）的视角重新审视对称性。群论不仅是分类粒子和相互作用的基石，更是量子力学中角动量和守恒定律的代数表达。重点讲解表示论（Representation Theory），特别是幺正群（如 $SU(2), SU(3)$）的不可约表示，它们直接对应于物理世界中可观测的量子态。 随后，我们将转向微分几何（Differential Geometry）。广义相对论和规范场论的语言建立在流形（Manifolds）、张量分析（Tensor Analysis）和联络（Connections）之上。本书将详细阐述协变导数、黎曼曲率张量以及测地线方程的推导，使读者能够直观地理解“弯曲时空”的几何意义，而非仅仅停留在爱因斯坦方程的表面形式。 此外，泛函分析（Functional Analysis）的基础知识，如希尔伯特空间、算符的谱理论，将为后续量子场论中无限自由度系统的处理做好铺垫。我们强调数学工具在物理直觉形成中的核心作用。 --- 第二部分：经典场论的重构与哈密顿力学的深化 (约 250 字) 经典物理学的终极表述是场论，而非牛顿定律。本部分将从拉格朗日量出发，系统地建立场论的框架。 我们将详细分析最小作用量原理（Principle of Least Action）在连续系统中的应用，推导出欧拉-拉格朗日方程，将其应用于经典的电磁场和弹性介质。 核心在于过渡到哈密顿-雅可比理论（Hamilton-Jacobi Theory）。通过勒让德变换，我们将场论的动力学转化为对正则共轭量（广义动量）的描述，这为后续的正则量子化（Canonical Quantization）提供了不可或缺的桥梁。我们将深入探讨泊松括号（Poisson Brackets）的结构，并展示它们如何精确地映射到量子力学中的对易关系。对称性与守恒量之间的关系——诺特定理（Noether's Theorem）——将在经典场论的背景下得到最清晰的阐释。 --- 第三部分：非相对论性量子力学的精确构建 (约 200 字) 本部分将量子力学建立在坚实的公理化基础上，避免了早期物理学家在概念上产生的模糊。 我们从狄拉克符号（Dirac Notation）和算符代数出发，精确定义态矢量空间（希尔伯特空间）。薛定谔方程被提升为描述态矢量随时间演化的基本规律。本书将聚焦于散射理论（Scattering Theory），引入S矩阵的概念，并使用维格纳-厄尔斯特变换（Wigner-Eckart Theorem）来处理具有内部对称性的系统，例如原子能级结构和角动量耦合。我们将深入分析微扰论，包括时间相关的微扰论和简并态的修正，以处理原子与外部场（如光场）的微弱相互作用。 --- 第四部分：狭义相对论与量子电动力学（QED）的诞生 (约 350 字) 本部分是连接微观世界与相对论的飞跃。首先，我们将考察洛伦兹协变性（Lorentz Covariance）对量子力学公设的修正，引入泡利方程（Pauli Equation）和狄拉克方程（Dirac Equation）。 狄拉克方程的解析不仅给出了电子的自旋为 $1/2$ 的内在原因，更带来了负能态的预言。本书将详尽阐述费米（Fermi）如何通过狄拉克海的概念来解释这些负能态，从而成功预言了反物质的存在——一个纯粹的理论推导的胜利。 随后，我们进入量子场论（QFT）的核心——正则量子化。我们将把电子场视为算符，并使用对易关系来生成和湮灭粒子，从而理解粒子数的概念。我们将详细展示如何使用费曼图（Feynman Diagrams）来计算电磁相互作用的微扰展开项，并严格推导重整化（Renormalization）的必要性和方法。QED的成功，特别是其对电子反常磁矩的极高精度预测，将被视为现代物理学的里程碑。 --- 第五部分：规范场论与标准模型的骨架 (约 250 字) 现代粒子物理学的基石是规范对称性。本部分将理论的焦点从电磁力扩展到强核力和弱核力。 我们将从局部规范不变性（Local Gauge Invariance）出发，严格推导出杨-米尔斯理论（Yang-Mills Theory）。我们将分析 $U(1)$, $SU(2)$ 和 $SU(3)$ 规范群的物理含义，并解释它们如何描述光子、W/Z玻色子以及胶子的行为。 自发对称性破缺（Spontaneous Symmetry Breaking）是理解质量起源的关键。我们将深入剖析希格斯机制（Higgs Mechanism），阐释在 $SU(2) imes U(1)$ 规范群破缺过程中，规范玻色子如何获得质量，同时保持理论的规范不变性和可重整化性。本书将清晰区分量子色动力学（QCD）中的渐近自由性与夸克禁闭现象的理论基础。 --- 第六部分：广义相对论与时空几何 (约 250 字) 本部分将时空视为动态的实体。我们将从等效原理出发，系统地推导爱因斯坦场方程（Einstein Field Equations）。 我们将详细分析场方程的几何意义，并求解关键的近似解，如史瓦西度规（Schwarzschild Metric），从而深入理解黑洞的结构、事件视界和奇点。此外，本书还将探讨引力辐射（Gravitational Waves）的线性化理论，分析其产生机制和辐射特性，为引力波天文学的理论背景提供坚实支撑。我们将讨论宇宙学模型的基础，例如弗里德曼方程的推导。 --- 第七部分：从场论到宇宙学：未竟的探索 (约 100 字) 最后一部分将展望前沿问题。我们将讨论量子引力的必要性，并简要介绍超对称性（Supersymmetry）作为统一费米子和玻色子的尝试，以及弦理论/M理论作为背景无关理论的初步构想。我们将探讨量子场论在描述早期宇宙（如暴胀理论）中的应用，并将理论物理学的严谨性应用于对宇宙学常数问题的思考。 --- 本书适合对象： 理论物理、高等数学、应用数学以及计算机科学中对底层物理原理有深刻兴趣的研究者、高年级本科生和研究生。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和基础物理学知识，并提供了一条通往现代理论物理学前沿的、无需妥协的精确路径。

作者简介

Valentino Zocca

　　目前是一家大型金融公司的独立顾问，住在纽约。他利用机器学习与深度学习，开发了许多计量经济学模型来建立预测模型。在罗马大学取得数学硕士学位后，再到美国马里兰大学深造，并且完成他的数学博士学位，博士论文是研究「symplectic geometry」。取得博士学位后，在英国的University of Warwick待了一学期，再到巴黎进行博士后研究。接着在华盛顿特区的Autometric公司服务，参与许多高科技专案，并在设计、开发一个先进3D地球视觉化软体的专案中扮演核心的角色。Autometric公司后来被波音公司併购，在波音公司服务期间，开发了许多数学演算法和预测模型，并使用Hadoop完成了许多卫星影像视觉化的程式。他可以说是一位机器学习与深度学习的专家。 并曾在美国人口普査局工作。也以独立顾问的身分，在美国与义大利工作。并曾经在义大利米兰与美国纽约主持过机器学习与深度学习的讲座。

Gianmario Spacagna

　　目前是 Pirelli轮胎公司的资深资料科学家，专门处理IoT感测器资料、遥测资料与联通载具的应用。主要专长是在替数据产品建立机器学习系统和完整的解决方案。工作中需要与轮胎技师，工程师和业务部门密切合作，以便分析和制定混合动力，物理驱动和数据驱动的汽车模型。

　　Gianmario是Professional Data Science Manifesto一书的共同作者，也是Data Science Milan meetup社群的创办人。拥有Polytechnic of Turin的资讯硕士学位，曾是斯德哥尔摩的KTH公司，分散式系统的资深软体工程师。在到Pirelli轮胎公司服务之前，曾在Barclays的零售和商业银行服务、Cisco担任网络安全工作、AgilOne从事市场预测，偶尔也会以个人名义承揽专案。

Daniel Slater

　　从11岁开始设计程式，开发软体游戏Quake的模组。他的热情引领他成为电脑游戏公司的游戏开发工程师，并且参与Championship Manager这个热门系列游戏的开发，后来转入财务领域，从事高风险、高效能的讯息系统。现职是Skimlinks的大数据工程师，分析线上使用者行为，闲暇时间会训练AI来打败电脑游戏，也曾多次在技术会议上发表关于深度学习与强化学习的演说。部落格是www.danielslater.net，其工作成果也被Google所引用。

Peter Roelants

　　拥有鲁汶大学的计算机科学硕士学位，专攻人工智慧。致力于将深度学习运用在各个领域，例如光谱成像，语音辨识，文本分析和文件资讯检索。目前在Onfido工作，是「数据检索研究团队」的领导人，专注于官方文件的资料检索。
 

前言

第1章：机器学习简介
什么是「机器学习」？
不同的「机器学习」方法

第2章：类神经网路
为什么是类神经网路?
基础介绍

第3章：深度学习基础
什么是「深度学习」?
深度学习的应用
GPU与CPU
受欢迎的开源函式库介绍

第4章：非监督式特征学习
自动编码器
受限玻尔兹曼机

第5章：影像辨识
人工模型与生物学模型之间的差异
卷积类神经网路的直观理解与使用理由
卷积层
汇总层
退出
深度学习中的卷积层
Theano中的卷积网路
使用Keras的卷积层来做数字辨识
使用Keras的卷积层来对cifar10做辨识
预训练

第6章：递回类神经网路和语言模型
递回类神经网路
语言塑模
语音辨识

第7章：棋盘游戏的深度学习
早期具有 AI的游戏
使用极小-极大演算法来给游戏盘面定值
以Python实作Tic-Tac-Toe游戏
学习一个估值函数
训练AI成为围棋大师
应用上限信赖界线于游戏树
蒙地卡罗树搜索中的深度学习
强化学习的快速回顾
以策略梯度来学习策略函数
AlphaGo中的策略梯度

第8章：电脑游戏的深度学习
以监督式学习方法处理电脑游戏
运用基因演算法来玩游戏
Q学习
Q学习实务
动态游戏
Atari打砖块
演员－评论家法
非同步法
以模型为基础学习

第9章：异常侦测
什么是「异常侦测」，什么是「离群值侦测」?
真实世界中的异常侦测应用
受欢迎的浅层机器学习技术
使用「深度自动编码器」来做「异常侦测」
H2O概观
范例

第10章：建立一个生产就绪的 入侵侦测系统
什么是数据产品?
训练
测试
部署

评分☆☆☆☆☆

哇，收到这本《Python深度学习》真的是太惊喜了！作为一个长期在台湾这边钻研AI领域的研究生，我一直觉得中文的深度学习教材，特别是要结合Python实战的部分，真的还不是特别容易找到一本能够深入浅出的。这本《Python深度学习》的封面设计就很吸引人，简洁大气，隐约透露出专业感。我拿到手后，迫不及待地翻了几页，发现它的内容组织非常合理，从基础的Python语法到核心的深度学习模型，循序渐进，一点点地把读者带入这个迷人的领域。更让我欣赏的是，它不仅仅停留在理论层面，还提供了大量的代码示例，而且这些代码都是在实际应用场景中可以跑通的，这一点对于我们这些需要动手实践的学生来说，简直是福音。我特别期待能够通过这本书，学习到如何用Python搭建和训练各种神经网络，比如CNN、RNN，甚至是一些更前沿的GANs，并且了解它们在图像识别、自然语言处理等方面的具体应用。台湾这边AI热潮正盛，如果有这本高质量的中文教材作为指引，我相信许多像我一样的学习者都能少走很多弯路，更快地掌握这门核心技术。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python深度学习》给我的第一印象就是“专业且实用”。台湾虽然科技产业发达，但真正能深入剖析深度学习底层逻辑并提供清晰Python实现的书籍，说实话，并不算俯拾皆是。很多时候，我们只能依赖国外的一些经典教材，但语言障碍和文化隔阂有时会阻碍理解的深度。这本书的出现，正好填补了这一块的空白。我翻看目录，发现它涵盖了从数据预处理、模型构建、参数优化到模型评估的整个流程，并且每一个环节都提供了Python实现的思路和代码。我尤其关注它在模型讲解部分，比如如何解释反向传播的原理，如何通过代码直观地展示梯度下降的过程，以及如何利用TensorFlow或PyTorch等框架来实现这些模型。我希望这本书能够帮助我理解不同模型之间的优缺点，以及在不同问题场景下如何选择合适的模型。而且，我注意到它可能还会涉及一些实际案例分析，例如如何用深度学习解决一些我们日常生活中遇到的问题，这会让学习过程更加生动有趣，也更能激发我们的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在台湾从事软件开发工作的技术人员，我一直关注着人工智能，特别是深度学习的发展。这次偶然看到了《Python深度学习》这本书，感觉它很有份量，内容应该不会太浅。我平时工作接触Python比较多，所以对这本书能将Python和深度学习结合起来感到非常兴奋。我个人比较倾向于实战型的学习方式，所以这本书如果能提供足够多的代码片段，并且有清晰的注释和讲解，对我来说就非常有价值。我期待书中能够展示如何使用Python来处理大规模数据集，如何高效地训练模型，以及如何将训练好的模型部署到实际的应用中。我特别想了解书中会不会涉及一些关于模型压缩和推理优化的内容，因为在实际部署时，这些往往是性能的关键。而且，如果书中能够提供一些真实世界中的项目案例，例如人脸识别、智能推荐系统等，并一步步地展示如何用Python实现，那将是极大的加分项。

评分☆☆☆☆☆

说实话，目前市面上关于深度学习的书籍玲琅满目，但我总觉得缺少一本能够真正让我“玩起来”的。很多书要么过于理论化，要么代码写得晦涩难懂。《Python深度学习》这本书，从我初步翻阅的印象来看，似乎能够满足我对“玩起来”的需求。我特别看重书中是否能够提供一种循序渐进的学习路径，让我能够从零基础开始，一步步建立起对深度学习的认知。我希望书中不仅仅是教我如何调用现成的函数，更能让我理解这些函数背后的原理。例如，在讲解卷积神经网络时，我希望能看到卷积核是如何工作的，池化层又起到了什么作用。在自然语言处理方面，我特别想了解书中是如何解释词向量的，以及如何使用RNN或LSTM来处理序列数据。如果书中还能提供一些关于如何利用GPU加速训练的技巧，那对我们来说就更实用了。总而言之，我期待这本书能够像一位经验丰富的导师，带领我在Python的世界里，畅游深度学习的海洋。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始拿到《Python深度学习》这本书，我只是抱着试试看的心态。毕竟，深度学习这个领域发展太快了，要写一本既不过时又能讲透彻的书，难度非常大。但是，当我开始阅读这本书时，我发现自己的顾虑完全是多余的。这本书的作者显然对深度学习有着非常深刻的理解，并且能够用非常清晰、有条理的语言来阐述复杂的概念。我特别欣赏它在引入新概念时，都会先从一个简单易懂的例子开始，然后逐步深入到数学原理和代码实现。这对于像我这样，虽然对AI感兴趣，但数学基础不是特别扎实的读者来说，简直是量身定制。我特别期待书中能够详细讲解如何进行模型调优，比如如何使用正则化、dropout等技术来防止过拟合，以及如何通过调整学习率、批次大小等超参数来提升模型性能。如果书中还能提供一些关于如何解读模型预测结果的指导，那就更完美了，因为有时候模型跑出来了，但我们却不知道为什么会得到这样的结果。