吴恩达，斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。自2014年起担任Google Brain AI研究项目的合作伙伴，曾任斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）主任，并加入百度，担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，2017年3月22日，从百度离职，震惊业界。
前百度首席科学家吴恩达突然宣布了他的下一步计划：Deeplearning.ai。他在自己的社交网络上发布了公司 logo，和今年 8 月份启动的日期。
据百度提供给 TechCrunch 的信息：百度与该项目没有联系，但我们祝福吴恩达的此项目。今年3 月份，吴恩达离职百度，宣称将会继续深度学习研究，将人工智能的收益带给更多人。众所周知，百度在自然语言处理上有独一无二的技术优势，并开始倾斜越来越多的资源在自动驾驶和其他特定的深度学习应用中。
神经网络创造于上世纪 60 年代，但近年来大数据和计算能力的增加使得它们在实际上变得有用。于是，一种名为「深度学习」的新的学科出现，它能使用复杂的神经网络架构以前所未有的准确率建模数据中的模式。
结果无疑使人惊讶。计算机如今能比人类更好地识别图像和视频中的物体以及将语音转录为文本。谷歌就用神经网络取代了谷歌翻译的架构，如今机器翻译的水平已经很接近人类了。
深度学习在实际应用中也令人兴奋。计算机能够比 USDA 更好的预测农作物产量，比医师更准确的诊断癌症。DARPA 的主任 John Launchbury 曾这样描述人工智能的三个浪潮：
像 IBM 的深蓝或 Watson 这样的人工编码知识或专家系统；
统计学习，包括机器学习与深度学习；
环境自适应，涉及到使用稀疏数据为真实的世界现象构建可靠的、可解释的模型，就像人类一样。
深度学习技术已经给学术界、工业界带来了极大的影响，由深度学习引发的新一轮人工智能革命已经在众多领域颠覆了人们的认知，越来越多的人加入研究深度学习的大军。深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异，各个机构或院校也花巨大的精力和时间投入到深度学习，并取得了令人惊叹的成就。
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《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》详尽介绍了深度学习的基本知识，以及视觉领域部分前沿应用，同时深入分析了工业界十分成熟的开源框架Caffe，可以帮助读者更快地夯实深度学习基础，跟上深度学习发展的前沿。作者行文在细节上十分认真，书中内容可读性很强，非常适合入门者阅读。
图书作者
冯超，毕业于中国科学院大学，猿辅导研究团队视觉研究负责人，小猿搜题拍照搜题负责人之一。自2016 年起在知乎开设了自己的专栏——《无痛的机器学习》，发表机器学习与深度学习相关文章，曾多次参与社区技术分享活动。
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