
详细介绍
主要功能
深度学习教学
《动手学深度学习》提供了从基础到前沿的深度学习知识,涵盖神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容。书中每一章都配有代码示例,读者可以通过实践快速掌握理论知识。
代码实践
书中所有代码示例均基于PyTorch和TensorFlow实现,读者可以直接运行和修改代码,加深对算法的理解。代码库开源,支持多种平台运行。
在线课程
配套的在线课程提供了视频讲解和互动练习,适合自学和课堂教学。课程内容与教材同步更新,覆盖最新的深度学习技术。
适用角色
学生
学生可以通过《动手学深度学习》系统地学习深度学习的基础知识和前沿技术。书中的代码示例和在线课程帮助学生通过实践掌握理论,适合作为自学教材或课程参考书。
教育人士
教育人士可以将《动手学深度学习》作为教材或教学参考书,利用书中的代码示例和在线课程资源设计教学内容。开源代码和丰富的实践项目为教学提供了极大的便利。
科研人员
科研人员可以通过《动手学深度学习》快速了解深度学习的最新进展,书中的代码示例可以直接用于科研项目。开源社区的支持也为科研提供了丰富的资源。
工具特点
开源免费
《动手学深度学习》完全开源免费,所有内容和代码均可自由访问和使用。开源社区的支持使得教材和代码库能够持续更新和改进。
多框架支持
书中代码示例支持PyTorch和TensorFlow两大主流深度学习框架,读者可以根据自己的需求选择合适的框架进行学习和实践。
社区支持
《动手学深度学习》拥有活跃的社区支持,读者可以通过论坛和GitHub提问和分享经验,社区成员包括作者和众多深度学习爱好者。
使用场景
自学深度学习
读者可以通过阅读《动手学深度学习》教材,结合书中的代码示例和在线课程,系统地学习深度学习的基础知识和前沿技术。通过实践项目,读者可以快速掌握深度学习的核心概念和应用方法。
课堂教学
教师可以将《动手学深度学习》作为教材,利用书中的代码示例和在线课程资源设计教学内容。学生可以通过实践项目加深对理论知识的理解,提高学习效果。
科研项目
科研人员可以通过《动手学深度学习》快速了解深度学习的最新进展,书中的代码示例可以直接用于科研项目。开源社区的支持也为科研提供了丰富的资源和技术支持。
收费方案
免费版
《动手学深度学习》完全免费,所有教材内容、代码示例和在线课程均可免费访问和使用。无任何功能限制。
使用方法
在线阅读
访问官网https://zh.d2l.ai/,直接在线阅读教材内容。每一章都配有代码示例和练习题,读者可以边学边练。
下载PDF
官网提供PDF版本下载,读者可以离线阅读教材内容。PDF版本与在线内容同步更新。
运行代码
通过GitHub克隆代码库,安装PyTorch或TensorFlow环境,运行书中的代码示例。代码库地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
参加在线课程
访问配套的在线课程平台,观看视频讲解并完成互动练习。课程内容与教材同步更新。
常见问题
《动手学深度学习》适合初学者吗?
是的,《动手学深度学习》从基础概念讲起,循序渐进地介绍深度学习的核心知识,适合初学者。书中的代码示例和在线课程帮助读者通过实践掌握理论。
是否需要编程基础?
需要一定的编程基础,尤其是Python语言的基本知识。书中代码示例基于Python实现,读者需要熟悉Python语法和基本的编程概念。
如何获取最新更新?
《动手学深度学习》的内容和代码库会定期更新,读者可以通过官网或GitHub仓库获取最新版本。GitHub仓库地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
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