＊系統地講解深度學習的基本知識、建模過程和應用，是非常好的深度學習入門書。
＊以推薦系統、圖形識別、自然語言處理、文字產生和時間序列的具體應用作為案例。
＊從工具準備、資料擷取和處理，到針對問題進行建模的整個過程和實踐均詳細解說。
＊不僅能夠使讀者快速掌握深度學習，還可以進一步有效應用到商業和工程領域中。
基於各行各業對深度學習技術的需求，許多公司和學校都開源了深度學習工具套件，其中比較知名的有CNTK、TensorFlow、Theano、Caffe、MXNet和Torch等。這些工具都提供非常靈活與強大的建模能力，大幅降低使用深度學習技術的門檻，進一步加速深度學習技術的研究和應用。但是，這些工具各有所長、介面不同，而且對於很多初學者來說，由於工具套件過於靈活，有時反而難以掌握。
基於這些原因，Keras乃應運而生。可將其視為一個更容易使用、在更高層級抽象化、兼具相容性和靈活性的深度學習框架，它的底層可以在CNTK、TensorFlow和Theano之間自由切換。Keras的出現，使得很多初學者能夠很快地體驗深度學習的基本技術和模型，並且應用到實際問題中。
＊以推薦系統、圖形識別、自然語言處理、文字產生和時間序列的具體應用作為案例。
＊從工具準備、資料擷取和處理，到針對問題進行建模的整個過程和實踐均詳細解說。
＊不僅能夠使讀者快速掌握深度學習，還可以進一步有效應用到商業和工程領域中。
基於各行各業對深度學習技術的需求，許多公司和學校都開源了深度學習工具套件，其中比較知名的有CNTK、TensorFlow、Theano、Caffe、MXNet和Torch等。這些工具都提供非常靈活與強大的建模能力，大幅降低使用深度學習技術的門檻，進一步加速深度學習技術的研究和應用。但是，這些工具各有所長、介面不同，而且對於很多初學者來說，由於工具套件過於靈活，有時反而難以掌握。
基於這些原因，Keras乃應運而生。可將其視為一個更容易使用、在更高層級抽象化、兼具相容性和靈活性的深度學習框架，它的底層可以在CNTK、TensorFlow和Theano之間自由切換。Keras的出現，使得很多初學者能夠很快地體驗深度學習的基本技術和模型，並且應用到實際問題中。