本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够编写Python代码解决复杂的模式识别问题。
这是一本非常好的深度学习入门书，相信一定会得到大家的喜爱。
——李航
字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监、ACL会士、IEEE会士、ACM杰出科学家
这本书从神经网络和深度学习的基本原理入手，详细地解释了神经网络和深度学习的核心概念，兼顾理论和实践，是深入了解神经网络和深度学习的一本好书。
——马少平
清华大学计算机系教授、博士生导师
我从看完第1章开始就被其深入浅出的文字以及清晰的代码实现所吸引。我相信，这本书的正式出版一定会让更多的读者受益。
——车万翔
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心教授、博士生导师
这是一本独特且有趣的神经网络入门书，其细致程度基本上做到了手把手教学，非常适合初学者。我期待这本书能照亮更多人的人工智能之路。
——俞扬
南京大学人工智能学院教授、博士生导师
这是一位物理学家写的机器学习书，内容清晰易懂，对神经网络的描述也直观形象，非常适合用来入门神经网络和深度学习。
——邱锡鹏
复旦大学计算机学院教授、博士生导师
这是一本关于神经网络和深度学习的“亲近”易读的书，它将带领你轻松入门人工智能世界。
——张伟楠
上海交通大学计算机科学与工程系副教授、博士生导师
这本不可多得的好书通过丰富的示例和代码实践做到了知行合一。
——王昊奋
同济大学特聘研究员、OpenKG联合创始人
这本量子物理学家笔下的好书以一个个生动的实例驱动你恨不得一口气读完！
——徐涵
华为欧洲研究院高级战略规划经理