神经网络是已经发明的最美丽的编程范式之一。在传统的编程方法中，我们告诉计算机做什么，把大问题分解成小问题，精确定义计算机可以轻易执行的任务。与之相反的是，在神经网络中我们不告诉计算机怎么解决我们的问题。取而代之，它从观测数据中学习，得出手边问题的解决方法。

自然而然的从数据中学习听起来很有前景。然而，直到2006年，除了一些专业问题，我们仍然不知道怎样训练神经网络来超过传统的方法。2006年发生了转变，发现了学习的新的技术，即所谓的深度神经网络。这些技术现在被称为深度学习。经过进一步的发展，今天深度神经网络和深度学习在很多重要领域有了突出表现，包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理。像Google、微软和Facebook就正在大规模部署。

这本书的目的是帮助你学会神经网络的核心概念，包括现代技术——深度学习。经过本书的学习，你将写出使用神经网络和深度学习解决发杂模式识别问题的代码。并且你将拥有使用神经网络和深度学习来解决自己设计的问题的基础。