动手学深度学习

简介

《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）是一本开源的深度学习教材，由李沐、阿斯顿·张等人编写，旨在通过交互式的方式帮助读者系统学习深度学习的核心概念与实践技能。该项目以Jupyter Notebook为基础，结合MXNet、PyTorch等主流深度学习框架，提供了丰富的代码示例和可运行的学习环境，适合初学者和进阶者系统性地掌握深度学习技术。

功能

• 提供结构清晰的深度学习章节内容，涵盖从基础的线性回归到复杂的生成对抗网络（GAN）等主题。
• 每章配有可运行的Jupyter Notebook代码，便于边学边练，快速上手。
• 支持多种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、MXNet），用户可根据自身需求选择对应版本。
• 提供在线交互式学习平台（如Google Colab、AWS SageMaker Studio Lab），无需本地配置环境即可开始学习。
• 持续更新与维护，社区活跃，用户可通过GitHub提交问题或参与内容改进。

适用人群

• 希望系统学习深度学习知识的高校学生和研究人员。
• 具备一定Python基础的程序员，想要转向人工智能领域的从业者。
• 需要快速掌握深度学习实战技能的数据科学家与工程师。
• 对人工智能感兴趣的自学者，寻求高质量、免费学习资源的用户。

常见问题

• 是否需要编程基础？ 是的，建议具备一定的Python编程基础，尤其是对NumPy、Pandas等库有所了解。
• 是否支持中文？ 支持，官网提供完整的中文翻译版本，内容与英文版同步更新。
• 需要安装什么软件？ 推荐使用Jupyter Notebook或通过Colab在线运行，避免本地配置复杂环境。
• 是否适合零基础用户？ 虽然内容通俗易懂，但建议零基础用户先学习Python和基础机器学习知识。
• 是否有配套视频教程？ 有，部分章节配有李沐老师录制的视频讲解，可在B站或YouTube上免费观看。