今天，介绍一本被台大李宏毅教授亲自点赞推荐的重磅新书《深度学习详解》。
“很高兴看到团队根据我的在线讲座不断改进材料！尽管从未见过他们本人，但他们的奉献精神确实给我留下了深刻的印象。看看令人惊叹的作品！”
这本书由开源组织Datawhale的王琦、杨毅远、江季三位成员合力打造。他们从李宏毅教授在YouTube上广受欢迎的机器学习课程中提炼出核心要点，把那些课堂笔记变成了一本既专业又易懂的好书，结果在GitHub上一发布就迅速获得了11.4K的星星。这本书的内容安排与李宏毅教授的课程紧密相连，提供了一个全面的教学体系，包括视频教程、图书教材和课后习题的详尽解析，简直就是小白福音。
他们之前编写的磨菇书《Easy RL：强化学习教程》也曾掀起学习热潮。如果你正寻找一本能够带你入门深度学习的指南，那么这本书绝对不容错过！
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01
选取李宏毅机器学习课程精华内容
大家对李宏毅教授肯定不陌生，他是台湾大学的资深教授，专攻机器学习、深度学习和语音识别与理解。让我们对他耳熟能详的莫过于他的 “机器学习” 课程，他那通俗易懂、风趣幽默的教学方式，加上他那独特的“乡民”语言风格，还有用世纪帝国、棋灵王、宝可梦等生动的素材来讲解，让学生们听得津津有味。最赞的是，李教授还把他的课程录播和配套PPT免费放到网上，让全世界的人都有机会学习。
（李宏毅教授的YouTube主页数据，234K订阅者，1700W+播放量）
李宏毅教授这门课真是个宝藏，从2016年起，每次上课都更新不少新东西。尽管课程名为"机器学习"，但内容已与深度学习相当，涵盖了深度学习领域所需的核心理论。这样一来，学生们对深度学习的各个领域都能有个大概的了解，然后挑自己感兴趣的方向深入学习。这门课之所以这么受欢迎，主要是因为它开放性高，实践性也强，更新速度还快，简直就是学深度学习的入门宝典。到现在，网上的课程回放都已经被看了上千万次了，成为了无数人入门深度学习的首要选择。
（李宏毅教授的机器学习课程被搬运到B站）
这本书精心整合了李宏毅教授最新版的深度学习课程内容，不仅涵盖了2021年春季的《机器学习》课程，还特别挑选了2017年春季课程中的精华部分。目标是让读者无论基础如何，都能轻松掌握深度学习的核心知识。比如，这本书涵盖了深度学习领域的一些关键算法：卷积神经网络、循环神经网络、自注意力机制、Transformer、生成模型、扩散模型和自监督学习等等。本书不仅理论扎实，还保留了公开课中的许多生动案例，帮助读者通过贴近生活的例子来理解深度学习的概念、建模过程和算法细节。
本书沿袭了李宏毅教授课程的整体架构，整合了视频教学、书籍内容和课后练习的全面解析。注意的是，本书并不是直接将视频讲解转换成文字，而是提炼出核心知识点，并进行了筛选和优化，使得原本晦涩的深度学习知识变得更加易于消化，为初学者提供了一条清晰的学习路径。此外，书中还附有与视频课程对应的对照表，建议读者在学习时结合李宏毅教授的视频和本书内容，以达到最佳的学习效果。
02
内容系统全面，新增ChatGPT等新内容
这本书真的“深度”，为了让内容更丰富，也跟上最新的技术潮流，这本书还加了不少公开课之外的深度学习干货。全书共 19 章，大体上可分为两个部分：
· 第一部分包括第 1 ∼ 11 章，介绍深度学习基础知识以及经典深度学习算法；
· 第二部分包括第 12 ∼ 19 章，介绍深度学习算法更加深入的方向。
对抗攻击、迁移学习、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩和、可解释性机器学习、ChatGPT等等新技术，你都能在本书中看到，讲解的也十分详细，新增的第二部分的章节设计得很灵活，读者可以根据自己的兴趣和时间来选择阅读。
ChatGPT案例分析
强化学习案例分析
03
详细的公式推导过程，重点讲解和强化难点
本书深入剖析了每个公式，让数学原理变得触手可及！
精心阐释了难点，让复杂概念变得易于消化！
并辅以丰富的图表，使核心思想和关键点跃然纸上！
这本书真是细致入微，学起来轻松多了！
04
海量问题解答和课后练习，巩固学习成果
不止有教程，本书还加上了问答环节和课后习题，这样大家才能更好地巩固学习成果。
特别设计问答环节，让学习更加互动。
课后习题也不少，一是帮你迅速定位并弥补知识上的漏洞，二是帮你把那些碎片化的知识快速整合，形成一个系统的知识结构。
本书还特别附上了课后习题的代码示例，让你能够亲自复现，从而更深入地理解和应用所学知识： https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/tree/master/Homework
05
配套代码实战详解，基于Python实现深度学习
深度学习这门学问，既要动脑也得动手。读者得先搞懂算法背后的数学原理，然后再通过项目实践，把算法真正跑起来。本书提供大量真实案例，还基于Python代码，让你能亲自动手实现那些经典的深度学习算法，这样你就能更深刻地理解这些算法的精髓了。
比如，本书的GAN的应用案例
深入剖析代码提供全流程：
06
修改超500次，GitHub过万star，自学神器
而且，这本书不仅得到了时间的考验，还经过了众多学习者的实践验证，特别适合自学。
为什么这么说呢？这也和本书的作者以及创作原因有关。
本书由王琦、杨毅远和江季三位作者共同编写，他们均是开源组织Datawhale的成员。
李宏毅教授的机器学习课程火爆AI圈，作者们也是忠实学员。而在看到那些超赞的开源教程后，作者们灵机一动，决定把自己课程积累的笔记整理成教程，让新手们能更快地搞懂深度学习。书稿刚出炉，他们为了使教程更加完善，就在GitHub上搞了个《LeeDL-Tutorial》项目，组织了一次超大规模的学习活动，吸引了一大帮深度学习爱好者。经过一年多的精心打磨和升级，这本书集合了众多读者的智慧，从学生角度出发，在内容的深度和广度上都有了质的飞跃。
（开源地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial）
本书自开源项目公布以来，修改超500次，GitHub过万star，很多同学都通过自学本书，成功入门深度学习。
内容虽多，但是本书配有术语表，方便你快速定位到你想学的内容，学习效率杠杠的。另外，本书还送你一张全书的思维导图，帮你一目了然地掌握知识结构。
即使你学有余力，每章末尾也都附有参考文献列表，方便你进一步探索和深化学习。
（第7章 Transformer的参考文献 ）
07
李宏毅教授作序推荐、业界大咖联袂力荐
这本书内容干货十足，作者们也展现了极高的诚意，因此一经面世便获得了李宏毅教授的亲笔序言推荐，以及多位业界大咖的联袂力荐
总之，无论你是有一定基础的研究人员还是刚入门深度学习的小白，《深度学习详解》这本书绝对值得你一读！