在下半场，我们讲介绍更多『深度』学习的内容，我们已经讲了神经网络(Neutrol Network)，但是并没有讲深度神经网络(Deep Neutrol Network)。Deep会带来更加强大的能力，同时也带来更多的问题。如果不理解这些问题和它们的解决方案，也不能说你入门了『深度』学习。
目前业界有很多开源的神经网络实现，它们的功能也要强大的多，因此你并不需要事必躬亲的去实现自己的神经网络。我们在上半场不断的从头发明轮子，是为了让你明白神经网络的基本原理，这样你就能非常迅速的掌握这些工具。在下半场的文章中，我们改变了策略：不会再去从头开始去实现，而是尽可能应用现有的工具。
下一篇文章，我们介绍不同结构的神经网络，比如鼎鼎大名的卷积神经网络，它在图像和语音领域已然创造了诸多奇迹，在自然语言处理领域的研究也如火如荼。某种意义上说，它的成功大大提升了人们对于深度学习的信心。