动手学深度学习是什么
动手学深度学习是由阿斯顿·张、李沐等人工智能领域专家编写的开源深度学习教材，由人民邮电出版社于2019年6月出版。该书采用理论与实践相结合的方式，不仅从数学角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的Jupyter记事本，将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在一起，提供交互式学习体验。该书已被全球70多个国家500多所大学采用为教材，是深度学习入门和进阶的经典教程。
动手学深度学习的主要功能
理论教学：系统讲解深度学习的核心概念和数学基础，包括线性代数、微积分、概率等预备知识，帮助读者从理论层面深入理解模型的工作原理。
实践指导：提供丰富的代码示例、数据集和实验项目，让读者通过动手实践巩固理论知识。每个章节都是可运行的Jupyter笔记本，支持PyTorch、TensorFlow、MXNet等多种深度学习框架。
资源支持：配套网站提供在线文档、教学视频和论坛支持，方便读者随时查阅和交流。网站地址为https://zh.d2l.ai/，提供中英文双语版本。
教学与自学：内容结构清晰，适合作为高校教材，同时适合自学，帮助读者逐步提升技术水平。从基础概念到前沿技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理等应用领域。
动手学深度学习的课程内容
全书分为三个部分：第一部分介绍深度学习的背景和预备知识，包括线性神经网络、多层感知机等基础概念；第二部分阐述深度学习计算的关键组件，包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等现代深度学习应用的基本工具；第三部分讨论优化算法、计算性能，并列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。具体章节包括线性回归、softmax回归、图像分类、模型选择、权重衰减、丢弃法、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、BERT预训练模型等核心内容。
动手学深度学习的使用方法
访问官方网站https://zh.d2l.ai/，浏览课程目录，选择适合的章节进行学习。平台采用Jupyter Notebook交互式学习模式，读者可以在线运行代码，也可以下载到本地环境运行。每节内容都包含理论讲解、代码实现和运行结果，支持多种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle），读者可以根据自己的需求选择合适的框架版本。配套的教学视频可在B站等平台观看，社区论坛提供讨论和答疑支持。
动手学深度学习的产品价格
该书采用开源免费模式，电子版完全免费提供，读者可以在官网直接下载和使用。纸质版图书需要付费购买，价格根据版本不同有所差异，平装版约60-70元，精装版约100-130元，PyTorch版约110-230元。所有代码、文档和教学资源均可免费获取和使用。
动手学深度学习的适用人群
在校大学生：适合计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的学生作为教材使用，帮助掌握深度学习的理论基础和实践技能。
技术人员和工程师：希望了解深度学习，特别是对实际使用深度学习感兴趣的开发者和工程师，可以通过本书快速上手深度学习技术。
研究人员：从事人工智能、机器学习研究的科研人员，可以利用本书作为参考书，了解深度学习的前沿技术和应用案例。
初学者：具备基本Python编程知识和数学基础（线性代数、微积分、概率）的初学者，可以通过本书从零开始学习深度学习。
总而言之，动手学深度学习是一本结合理论与实践的深度学习教材，提供可运行的代码示例、丰富的教学资源和交互式学习体验，帮助读者从基础概念到前沿技术全面掌握深度学习，适合在校学生、技术人员和研究人员学习使用。
