豆瓣8.5，被李宏毅大神点赞，这本开源书为啥这么受欢迎？

科技 2024-10-29 11:59 北京

文末赠书

今天，小异要向你介绍的是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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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。

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

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！

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

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：

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）

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！

—END—

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