Deep Learning With Keras 简明教程

近年来，在人工智能（AI）领域，深度学习已成为热门词汇。多年来，我们使用机器学习（ML）为机器赋予智能。近年来，深度学习因其在预测方面优于传统 ML 技术而变得更加流行。

深度学习本质上是指使用大量数据训练人工神经网络（ANN）。在深度学习中，网络会自己学习，因此需要大量数据用于学习。而传统机器学习本质上是一组分析数据并从中学习的算法。然后，他们利用这种学习做出明智的决策。

现在，谈论 Keras，它是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow 之上——一个端到端的开源机器学习平台。使用 Keras，您可以轻松定义复杂的人工神经网络架构，以对您的海量数据进行实验。Keras 还支持 GPU，这对于处理海量数据和开发机器学习模型至关重要。

在本教程中，您将学习在构建深度神经网络中使用 Keras。我们将研究用于教学的实际示例。手头的问题是使用经过深度学习训练的神经网络识别手写数字。

为了让您对深度学习更加兴奋，以下是在此处关于深度学习的谷歌趋势的屏幕截图：

正如您在图表中看到的，过去几年对深度学习的兴趣一直在稳步增长。计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物信息学、药物设计等许多领域已成功应用了深度学习。本教程将让您快速入门深度学习。

因此请继续往下读！