深度学习经典教程：历史、基础与应用

深度学习经典教程是一本权威且广受欢迎的AI教材，它由特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外专家推荐。该教程的电子版本被译成中文，旨在提供给读者深入了解深度学习的全面指南。该书涵盖了深度学习的历史趋势，从神经网络的命名和演变（如多样的名称和起伏的命运）、大数据时代的数据量增长、模型规模的扩大以及技术进步带来的精度提升和对现实世界的影响等方面。 教程分为两个主要部分：应用数学与机器学习基础，以及深入的技术细节。在第一章引言中，作者明确了读者群体，强调了深度学习的重要性，并通过历史的角度展示了其发展趋势。章节内容包括线性代数的基础概念，如标量、向量、矩阵、张量及其运算，以及特征分解、奇异值分解和Moore-Penrose伪逆等核心概念。这些数学工具是理解深度学习模型的基础。 第二部分转向概率与信息论，探讨了为什么概率在机器学习中至关重要，随机变量和概率分布的概念，以及离散型和连续型变量的概率计算方法。此外，书中还介绍了边缘概率、条件概率、独立性和相关性，以及期望、方差和协方差等统计量，这些都是深度学习中估计模型参数和理解不确定性的重要手段。常见概率分布如伯努利分布、多类诺伊曼分布和高斯分布也在这一章中详细讨论。 通过阅读这本深度学习经典教程，读者不仅可以掌握深度学习的基本原理，还能了解到如何将这些理论应用于实际问题，从而推动人工智能技术的发展。值得注意的是，提供的链接仅限于学习用途，不得用于商业目的，体现了教程的教育性质和尊重版权的原则。