动手学深度学习

核心功能

分层知识模块：从预备知识(Python、线性代数等)、基础模型(多层感知机)到现代技术(CNN、RNN、注意力机制)，再到优化算法、计算性能与领域应用，覆盖全学习路径。

可运行 Jupyter Notebook：每节均为独立可执行代码文档，支持修改参数、调试并实时查看结果，快速积累实战经验动手学深度学习。

多框架代码实现：提供 PyTorch、TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle 等主流框架版本，适配不同学习与工作场景动手学深度学习。

项目实战训练：结合真实数据集，涵盖模型从零实现与框架高级 API 调用两种示例，兼顾原理与工程效率。

配套工具包：封装常用函数与类(标记 #@save)，减少重复编码，聚焦核心逻辑学习。

全链路学习支持工具

即时反馈机制：代码修改后可快速运行，实时验证理解并调试错误，强化知识吸收。

多端与云环境适配：支持本地 Jupyter 与 Google Colab 等云平台运行，降低环境配置门槛。

社区讨论区：每章附专属讨论链接，全球学习者交流答疑、分享经验与解决方案动手学深度学习。

内容多格式输出：提供 HTML、PDF、Jupyter Notebook 等格式，适配阅读、打印与离线学习需求。

持续集成更新：社区贡献驱动内容迭代，通过 CI 自动验证代码正确性，紧跟领域前沿。

教学与资源管理服务

高校教学适配：被全球 500 多所大学用于课程教材，提供教学课件与作业设计参考动手学深度学习。

学习进度自主把控：无强制时间限制，可按自身节奏推进，适配碎片化学习场景。

开源免费获取：核心内容与代码开源，支持自由下载、修改与分享，降低学习成本。

配套出版物：提供纸质图书与电子版，满足不同阅读偏好。

动手学深度学习的课程内容

• 引言：介绍深度学习的背景、发展历程和应用前景。
• 预备知识：讲解学习深度学习所需的基础知识，包括数学基础和编程技能。
• 线性神经网络：介绍最简单的神经网络模型——线性神经网络。
• 多层感知机：探讨多层感知机的结构和功能，包括激活函数和前向传播。
• 深度学习计算：讲解深度学习中的计算原理，包括前向传播和反向传播。
• 卷积神经网络：介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念和应用。
• 现代卷积神经网络：探讨现代卷积神经网络架构和设计理念。
• 循环神经网络：介绍循环神经网络（RNN）及其在序列数据处理中的应用。
• 现代循环神经网络：讲解现代循环神经网络结构，如LSTM和GRU。
• 注意力机制：介绍注意力机制及其在深度学习中的应用。
• 优化算法：探讨深度学习中的优化算法，如梯度下降及其变体。
• 计算性能：讲解如何提高深度学习模型的训练和推理效率。
• 计算机视觉：介绍深度学习在计算机视觉领域的应用，如图像识别和处理。
• 自然语言处理：预训练。探讨自然语言处理中的预训练模型，如BERT和GPT。
• 自然语言处理：应用：。介绍自然语言处理的应用，如文本分类、机器翻译等。
• 附录：深度学习工具。提供深度学习中常用工具和资源的介绍。