大部分深度學習書籍都是基於壹些流行的Python庫，比如TensorFlow，PyTorch或者Keras。相比之下，Grokking深度學習通過從頭開始壹行壹行地構建內容來教妳做深度學習。
應用深度學習
妳必須先開發壹個人工神經元，這是深度學習最基本的元素。Trask將帶領妳了解線性變換的基礎知識，這是人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，不使用任何特殊的庫。
這並不是深度學習最有效的方式，因為Python有很多庫，利用計算機顯卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通Python寫所有東西，對學習深度學習的來龍去脈非常有好處。
在Grokking深度學習中，妳的第壹個人工神經元只接受壹個輸入，乘以壹個隨機權重，然後進行預測。然後測量預測誤差，用梯度下降法向右調整神經元的權值。有了單個神經元，單個輸入和單個輸出，就非常容易理解和實現這個概念。妳會逐漸增加模型的復雜度，使用多個輸入維度，預測多個輸出，應用批量學習，調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前壹章編寫的Python代碼來實現每個新概念，並逐步創建壹個用於進行預測、計算誤差、應用校正等的函數列表。當妳從標量計算轉移到向量計算時，妳將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是壹個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常受歡迎。
Python的深度神經網絡
有了這些人工神經元的基本構建模塊，妳就可以開始創建深度神經網絡了，基本上就是妳把幾層人工神經元堆在壹起的結果。
當您創建深度神經網絡時，您將了解激活函數並應用它們來打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，借助Numpy函數，妳會自己實現所有的功能。您還將學習計算梯度，並通過層傳播糾正不同神經元之間的傳播錯誤。
隨著妳對深度學習的基礎知識越來越熟悉，妳會學習並意識到更高級的概念。這本書的特點是壹些流行的正規化技巧，如早期停止和退出。妳也將得到妳自己版本的卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。
到本書結束時，妳將把壹切打包成壹個完整的Python深度學習庫，並創建自己的分層類、激活函數和神經網絡架構(這壹部分，妳將需要面向對象的編程技能)。如果妳用過Keras和PyTorch等其他Python庫，妳會發現最終的架構非常熟悉。如果妳沒有，妳將來會更容易適應這些庫。
在整本書中，特拉斯克提醒妳，熟能生巧；他鼓勵妳用心編寫自己的神經網絡，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩。
並不是所有關於深度學習的東西都是完美的。我在之前的壹篇文章裏說過，定義壹本好書的主要內容之壹就是代碼庫。柴斯克在這方面本來可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每壹章都有豐富的jupiter筆記本文件。木星筆記本是學習Python機器學習和深度學習的絕佳工具。但是，jupiter的優勢在於將代碼分解成幾個小單元，可以獨立執行和測試。壹些Grokking深度學習的筆記本由非常大的單元格組成，其中包含大量未註釋的代碼。
這在後面的章節會變得特別難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本裏自己找路會變得很枯燥。作為壹個原則問題，教育材料的代碼應該分解成小單元，並包含關鍵領域的評論。
另外，Trask用Python 2.7寫了這些代碼。盡管他已經確保代碼可以在Python 3中順利工作，但它包含了Python開發人員已經放棄的舊編碼技術(例如，使用“for i in range(len(array)”範式對數組進行叠代)。
更廣闊的人工智能圖景
Trask做得很棒，它已經匯編了壹本書，可以為初學者和有經驗的Python深度學習開發者填補他們的知識空白。
但是正如泰溫·泰溫·蘭尼斯特所說(每個工程師都會同意)，“每個任務都有壹個工具，每個工具都有壹個任務。”深度學習不是能解決所有人工智能問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習算法，如線性回歸和決策樹，將與深度學習表現壹樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。
重點是，妳需要壹整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習可以幫助妳入門這些工具。
妳要去哪裏？我當然建議選擇壹本關於Python深度學習的深度書籍，比如Python深度學習或者Python深度學習。妳還應該加深對其他機器學習算法和技術的理解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
妳也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和R/Deep Learning sub credits，人工智能和深度學習臉書小組，或者在Twitter上關註人工智能研究人員，獲得很多知識。
AI的世界是巨大的，並且在迅速擴張，還有很多東西要學。如果這是妳第壹本關於深度學習的書，那麽這就是壹段神奇旅程的開始。