神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习技术。
本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识和树莓派知识。
本书适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考，也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。

塔里克·拉希德拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。他常年活跃于伦敦的技术领域，领导并组织伦敦Python聚会小组(近3000名成员)。

第1章 神经网络如何工作
1.1 尺有所短，寸有所长
1.2 一台简单的预测机
1.3 分类器与预测器并无太大差别
1.4 训练简单的分类器
1.5 有时候一个分类器不足以求解问题
1.6 神经元——大自然的计算机器
1.7 在神经网络中追踪信号
1.8 平心而论，矩阵乘法大有用途
1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例
1.10 学习来自多个节点的权重
1.11 多个输出节点反向传播误差
1.12 反向传播误差到更多层中
1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差
1.14 我们实际上如何更新权重
1.15 权重更新成功范例
1.16 准备数据
第2章 使用Python进行DIY
2.1 Python
2.2 交互式Python=IPython
2.3 优雅地开始使用Python
2.4 使用Python制作神经网络
2.5 手写数字的数据集MNIST
第3章 趣味盎然
3.1 自己的手写数字
3.2 神经网络大脑内部
3.3 创建新的训练数据：旋转图像
3.4 结语
附录A 微积分简介
A.1 一条平直的线
A.2 一条斜线
A.3 —条曲线
A.4 手绘微积分
A.5 非手绘微积分
A.6 无需绘制图表的微积分
A.7 模式
A.8 函数的函数
附录B 使用树莓派来工作
B.1 安装IPython
B.2 确保各项工作正常进行
B.3 训练和测试神经网络
B.4 树莓派成功了