《教女朋友学Python》基础篇完结之后，有的人的手就开始热得发烫了，总想用Python搞点大事情。于是我们就来搞点大事，开个新坑《Python与人工神经网络》，作为《教女朋友学Python》的续作，屌不屌。人工神经网络是一听就是个能唬住人的词，起码我是不懂的，接都没接触过，所以我找了一本书，准备半翻译半自我发挥，就当作是我的学习笔记吧，每四天更新一期，与《刘小玩美食教程》交替发布在微信公众号下。我找的这本书叫《Neural Networks and Deep Learning》，作者 Michael Nielsen，美国人，量子物理学家、科技作家、程序员。我之所以选这本书，第一是因为这本书评价相当高；第二是因为这本书采用的许可协议是Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License ，我可以随随便便在这翻译发表，直接用书里面的素材而不用担心版权问题，只要我不拿翻译出来的东西卖钱就没问题。第三是因为大部分讲人工智能和深度学习的书使用的R语言，恰好这本书用的Python，完美契合我的上一个专题。原书地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html，作者博客地址:http://michaelnielsen.org/。另外这本书目前是有中文译本的，网上可以搜到，我之所以找虐选择自己去看去翻译英文版，是因为中文版翻译的那哥们是个高手，很多数学原理都一笔带过，原作中有比较详细的推导。而我的数学基本属于瘫痪级别，和残废级别的英语比起来，残废比瘫痪好像稍微好一点，毕竟残废还可以用拐杖。此外也因为我自己觉得我可以把复杂的技术问题说的比较简单有趣，要是看了别人的表述，我也许就不知道该怎么说了。这本书主要讲了两个内容，第一个是神经网络，他是一种编程方式，能过让计算机从已有的数据中学习，自己去解决问题；以前我们编程，是让计算机去怎么做，而神经网络，是我们给计算机喂数据，让他自己去学着做。第二个是深度学习，就是使用神经网络编程时通过数据进行学习的方法。根据作者在前言部分所说，这本书主要是讲理论的，他会比较深刻的论述神经网络和深度学习里面的核心概念，辅以编程实践，学完之后可以比较容易的上手各种神经网络和机器学习的库。因此需要一定的编程基础，但不必是专家，学完我们的《教女朋友学Python》课程，辅以百度，就应该看得懂了。数学嘛，作者也说要求不是很严格，不过我还是感觉很慌，所以重新买了《高等数学》和《数理统计与概率论》当工具书用，在转述的时候能避开就避开吧，毕竟在微信公众号里面写数学公式还是有点坑的。
