现代深度学习方法为研究人员和工程师们提供了强大的工具,来解决以前似乎不可能解决的问题。然而,由于深度学习方法像黑匣子一样运行,与它们预测相关的不确定性往往难以量化。贝叶斯统计提供了一种形式主义来理解和量化与深度神经网络预测相关的不确定性。本文为使用机器学习,特别是深度学习的研究人员和科学家提供了教程,概述了相关文献,并提供了一套完整的工具集来设计、实现、训练、使用和评估贝叶斯神经网络。