《动手学深度学习》是专为中文读者打造的深度学习经典教材,已被全球70多个国家、500多所大学纳入教学体系。它融合文字、公式、图示与可运行代码,以交互式学习体验讲解核心模型与算法,搭配真实数据实战,无论是教学、自学还是科研辅助,都能帮助读者扎实掌握深度学习能力。

1、多框架代码实现:覆盖PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow、PaddlePaddle四大主流框架,提供对应实现方案。读者可根据自身使用习惯或学习需求选择,无需额外适配,降低实践门槛。
2、交互式实战体验:每小节均配套可运行的Jupyter记事本,支持自由修改代码与超参数,实时获取反馈。告别单纯理论记忆,在动手操作中积累深度学习实战经验,强化知识吸收。
3、丰富案例与练习:包含大量实际案例与针对性练习,将抽象的模型算法与具体应用场景结合。帮助读者跳出理论误区,提升解决实际问题的能力,快速衔接真实业务场景。
1、全球广泛认可:走进500多所高校课堂,教学价值经过全球教育场景验证,影响力覆盖70多个国家。
2、多维度资源融合:整合文字讲解、数学公式、直观图示、可运行代码,提供全方位学习支撑,适配不同学习习惯。
3、社区持续迭代:200多位社区贡献者共同参与内容完善与更新,确保知识紧跟技术前沿,及时补充新模型、新方法。
1、高校与机构教学:作为深度学习课程核心教材,为教师提供系统化教学框架。丰富的交互式案例与多框架实现,方便教师结合课堂需求拆解知识点,助力学生高效理解理论、提升实操能力。
2、个人自学提升:适合对深度学习感兴趣的自学者,无论是否有基础均可入门。通过“理论+代码+实战”的闭环学习模式,快速搭建知识体系,积累实战经验,适配求职、技能提升等需求。
3、科研工作辅助:为科研人员提供扎实的基础知识支撑与标准化实践范式。书中的模型实现、案例思路可直接作为科研参考,帮助快速落地实验方案,提升科研效率。
1、框架选择与安装:根据自身需求或学习目标,选择PyTorch、TensorFlow等任一框架并完成安装。
2、代码获取与配置:从官方网站或指定平台下载本书配套代码,按指引完成环境配置,确保Jupyter Notebook可正常运行。
3、交互式学习实践:结合书中文字、公式讲解,运行对应Jupyter记事本,尝试修改代码与超参数,观察结果变化,深化理解。
4、进阶提升:通过完成书中练习巩固知识,结合科研或项目需求,将所学方法落地应用,实现能力跃迁。

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