最近需要研究 AI 模型训练，看了好几本关于深度学习的书，这本的确算是最浅显易懂的了。当然，毕竟是专业领域的书，依然是需要一些数学，计算机的专业背景知识才行。如果想要快速对深度学习有个大体的理解，非常推荐这本书。

约翰・D. 凯莱赫的《人人可懂的深度学习》以零门槛的科普视角，为非技术读者揭开人工智能核心技术的神秘面纱。作者摒弃数学公式与代码堆砌，转而通过生活化类比与直观图示，将神经网络、反向传播等抽象概念转化为 “神经元协作”“误差校准” 等可感知的比喻，使复杂算法如乐高积木般清晰可拆解。书中不仅梳理了深度学习从感知机到 Transformer 的技术演进脉络，更以自动驾驶、语音助手等鲜活案例，展现其重塑行业的现实力量。尽管为降低理解难度牺牲了部分理论深度，但其 “先见树木再见森林” 的叙事策略，恰为初学者搭建了通往 AI 世界的认知桥梁。无论是好奇技术本质的文科生，还是寻求跨界灵感的从业者，都能在此书中收获对深度学习的本质洞察与跨领域应用的启发。

无论一个神经网络模型有多深或多复杂，它都要实现一个函数，一个从输入到输出的映射。而它实现的函数由网络所使用的权重决定。因此，在数据上训练网络（学习网络要实现的函数）是为了找出合适的权重使网络能够最好地对数据中的模式进行建模。学习数据中的模式使用得最多的算法是梯度下降算法。决定任何一种数据驱动过程能否成功的首要因素是搞清楚数据需要测量的是什么，以及应该如何测量。在有监督学习中，数据集中的每一个样本都被标注好了相应的输出（目标）值。无监督的机器学习（简称无监督学习）通常用于数据聚类。强化学习更多地用于在线控制任务，例如机器人控制和博弈游戏。

并不适合第一本入门的书，还是需要一点点基础，不过作为补基础的书还是很不错的

有兴趣可以直接翻到 269 页看看术语表，在这之前的系统的分析，还真不能看得懂。