推薦序二

近十余年，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中令人矚目的亮點(diǎn)就是以深度學(xué)習(xí)為代表的一系列突破。無論是人臉檢測還是圖像識別，抑或文本翻譯或無人駕駛，這些在過去幾十年里讓計(jì)算機(jī)科學(xué)家苦苦思索卻不能解的種種難題，在深度學(xué)習(xí)的幫助下，竟被一一攻克，這不能不說是人類科技史上一顆耀眼的明星。

AI技術(shù)的突飛猛進(jìn)，卻使傳統(tǒng)程序員產(chǎn)生不少困惑：過去常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、排序搜索、鏈表數(shù)組等，現(xiàn)在變成了模型、卷積、權(quán)重和激活函數(shù)……無論是要開發(fā)AI應(yīng)用，還是和算法研究人員共同工作，他們都存在同一個問題：如何學(xué)習(xí)AI技術(shù)？如何理解AI算法人員常用的名詞和概念？更重要的是，如何把AI相關(guān)的代碼和自己的軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)聯(lián)系起來？

現(xiàn)在市面上已經(jīng)有很多深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)教程了，其中也不乏從實(shí)例入手、以代碼實(shí)現(xiàn)為重點(diǎn)的書籍，但并沒有一本書真正地從程序員的視角來看待深度學(xué)習(xí)技術(shù)。或者，我們也可以這么說，大部分相關(guān)書籍的重點(diǎn)是講解深度學(xué)習(xí)理論，所用的實(shí)例是解釋深度學(xué)習(xí)理論的實(shí)際應(yīng)用。盡管有不少書籍在講解理論和代碼時詳盡而深入，卻沒有涉及核心問題：要解決這個問題，為什么非用深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)不可？沒有這些方法就不能做嗎？用深度學(xué)習(xí)處理該問題的優(yōu)勢是什么？是十全十美，還是存在問題？

打開本書，我驚喜地發(fā)現(xiàn)它并非像市面上的其他書籍那樣，直接把各種新鮮概念放到讀者面前并強(qiáng)迫他們接受。它一開始就沒有在機(jī)器學(xué)習(xí)概念上過多糾纏，而是先快速展示了簡短的AI實(shí)現(xiàn)代碼的結(jié)構(gòu)和流程，然后帶出一些常常讓初學(xué)者疑惑的問題，針對這些問題再帶出新的內(nèi)容。我們可以看到，本書每一章都用到了類似的形式：闡述一個領(lǐng)域中的實(shí)際問題，提出不同的解決方法，簡要探討不同的方法，找到人們難以解決的問題，然后解釋機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)處理這些問題的原理。讀者了解到的并非單純的機(jī)器學(xué)習(xí)理論，而是不同領(lǐng)域的具體技術(shù)挑戰(zhàn)和相關(guān)算法的解決方案，從而理解機(jī)器學(xué)習(xí)的真正意義。

必須要說的是，作者在美國工作多年，養(yǎng)成了求真務(wù)實(shí)和獨(dú)立思考的習(xí)慣，我們從書中能感受到他獨(dú)特的風(fēng)格，并有愉悅的閱讀體驗(yàn)。本書在理論講解方面也沒有概念堆砌的枯燥無味，作者常常加入一些對技術(shù)的調(diào)侃和個人見解，以供讀者思考。在代碼解析階段，作者著眼于整體框架與流程，把重點(diǎn)放在理論中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何在實(shí)際代碼中實(shí)現(xiàn)，而不會浪費(fèi)篇幅在代碼的語言細(xì)節(jié)上。

閱讀本書，不但是對不同領(lǐng)域AI開發(fā)的學(xué)習(xí)，也是一次以資深程序員的視角去審視相關(guān)代碼實(shí)現(xiàn)的體驗(yàn)。本書無論是對于應(yīng)用開發(fā)程序員，還是對于算法研究人員，都相當(dāng)有價值，非常值得閱讀。

喻杰博士，華為智能車云首席技術(shù)官

2019年12月