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内容概要第1章介绍了深度学习的背景、发展历史及其在人工智能（AI）和机器学习（ML）中的地位。本章探讨了深度学习的定义、其与其他机器学习方法的关系，以及深度学习在近年来取得的成就和未来潜力。主要内容人工智能、机器学习和深度学习的定义人工智能（AI）：旨在自动化通常由人类执行的智力任务，是一个广泛的领域，包括机器学习和深度学习。机器学习（ML）：通过从数据中学习规则和表示来执行任务，而不是通过显式编程。深度学习（DL）：机器学习的一个子领域，强调通过多层表示学习来解决问题。深度学习的历史背景。

通过本章的学习，读者将对深度学习的数学基础有一个直观的理解，包括张量、张量操作、梯度下降和反向传播等关键概念。通过MNIST手写数字分类示例，读者可以实践如何构建和训练神经网络，并理解其背后的数学原理。这些内容为后续章节的实践应用奠定了基础。

通过本章的学习，读者将对机器学习中的泛化问题有一个清晰的理解，并掌握如何评估和提高模型的泛化能力。通过实践示例，读者可以学习如何使用Keras和TensorFlow实现模型评估、改善模型拟合和提高泛化性能。这些知识将为解决实际问题提供坚实的基础。

第4章通过三个实际案例介绍了如何使用神经网络解决分类和回归问题。这些案例包括二元分类（电影评论情感分析）、多类分类（新闻主题分类）和标量回归（房价预测）。本章涵盖了数据预处理、模型构建、训练和评估等关键步骤。