神經網絡是已經發明的最美麗的編程范式之一。在傳統的編程方法中，我們告訴計算機做什么，把大問題分解成小問題，精確定義計算機可以輕易執行的任務。與之相反的是，在神經網絡中我們不告訴計算機怎么解決我們的問題。取而代之，它從觀測數據中學習，得出手邊問題的解決方法。
自然而然的從數據中學習聽起來很有前景。然而，直到2006年，除了一些專業問題，我們仍然不知道怎樣訓練神經網絡來超過傳統的方法。2006年發生了轉變，發現了學習的新的技術，即所謂的深度神經網絡。這些技術現在被稱為深度學習。經過進一步的發展，今天深度神經網絡和深度學習在很多重要領域有了突出表現，包括計算機視覺、語音識別和自然語言處理。像Google、微軟和Facebook就正在大規模部署。
這本書的目的是幫助你學會神經網絡的核心概念，包括現代技術——深度學習。經過本書的學習，你將寫出使用神經網絡和深度學習解決發雜模式識別問題的代碼。并且你將擁有使用神經網絡和深度學習來解決自己設計的問題的基礎。
