动手学深度学习d2l-zh_李沐1-深入解析理论与实践

《动手学深度学习》是一本由李沐、Aston Zhang、Mu Li、Zachary C. Lipton和Alexander J. Smola所著的深度学习教材。本书于2021年3月5日发布了测试版本，详细内容可以在https://zh.d2l.ai获取最新版本或正式版本。 本书的前言部分介绍了如何使用这本书。它提供了一些有关课程设置、代码环境和学习建议的信息，为读者提供了开始深度学习学习之旅的基本指导。 接着，本书对深度学习进行了简要介绍。首先，它探讨了深度学习的起源，包括神经网络的发展历程以及深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的应用。然后，它介绍了深度学习发展的一些历史里程碑，包括深度学习在ImageNet挑战赛中的胜利和AlphaGo在围棋比赛中的胜利。最后，本书总结了深度学习的特点，包括其对大规模数据和强大计算能力的依赖，以及其在自动特征提取和端到端学习方面的优势。 本书的主要内容分为数个部分，分别介绍了深度学习的基本知识、深度学习的计算和数据处理、深度学习的最佳实践和应用、深度学习的计算性能和部署等方面。在每个部分中，读者将学习到深度学习的基本理论和算法，并通过实际的代码实现和案例研究来加深对深度学习的理解。 这本书的特点之一是强调动手实践。每个章节都包含丰富的代码实现和相关的练习，读者可以通过动手实践来巩固和应用所学的知识。此外，本书还提供了一个基于MXNet的代码库，可以帮助读者更好地理解和实现深度学习算法。 总的来说，《动手学深度学习》是一本全面介绍深度学习的教材，适合那些对深度学习感兴趣的学生、研究人员和工程师阅读。它通过丰富的代码实现和实例研究，帮助读者建立起对深度学习理论和实践的扎实理解，为他们进一步探索和应用深度学习提供了坚实的基础。同时，本书的在线版本也保持着最新的更新和改进，读者可以在https://zh.d2l.ai获取到最新的版本和补充材料。