乔恩·克罗恩（Jon Krohn）

乔恩.克罗恩（Jon Krohn）是untapt机器学习公司的首席数据科学家。他参与了一系列由Addison-Wesley发布的广受好评的教程，包括用TensorFlow进行深度学习和利用深度学习进行自然语言处理的直播课程。Jon Krohn在纽约市数据科学学院讲授深度学习课程，并担任哥伦比亚大学的客座讲师。他曾获牛津大学神经科学博士学位，2010年以来，在Advances in Neural Information Processing Systems等重要同行评议期刊上发表了多篇机器学习方面的研究论文。 格兰特.贝勒费尔德（Grant Beyleveld）是untapt机器学习公司的一名数据科学家，他负责的工作是利用深度学习进行自然语言处理。他获得了纽约市Mount Sinai医院Icahn医学院的生物医学博士学位，研究过病毒和宿主之间的关系。他是深度学习研究小组（Deep Learning Group）的创始成员。 阿格莱.巴森斯（Aglaé Bassens）是一位居住在巴黎的比利时艺术家。她曾在牛津大学Ruskin美术学院和伦敦大学Slade美术学院研修美术。除了插图工作外，她还擅长绘制静物画和壁画。

本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习TensorFlow、Keras和PyTorch等热门工具的使用，同时能够更深刻地理解计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用。本书还提供了简单明了的示例和代码，能够帮助读者动手实践。 本书适合人工智能、机器学习、深度学习等领域的开发人员、数据科学家、研究人员、分析师和学生阅读。