作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架， Keras 以容易上子、利于快速原型实现、能够与TensorFlow 和Theano 等后端计算平台很好兼容等优点， 深受众多开发人 员和研究人员的喜爱。

本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术 。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI 游戏应用中的强化学习，引领读者一层一层揭开深度学习的面纱， 并在逐渐清晰的理论框架下， 提供多个Python编码实例，方便读者动手实践。

通过阅读本书， 读者不仅能学会使用Keras 快捷构建各个类型的深度网络，还可以按需自定义网络层和后端功能， 从而提升自己的AI 编程能力，在成为深度学习专家的路上更进一步。