李彦宏在百度世界2024大会上提到，大模型技术在过去两年里取得了重大进展，AI的准确性显著提升，基本消除了所谓的“幻觉”。这表明深度学习模型在理解和生成自然语言方面的能力得到了质的飞跃。CVPR 2024的论文显示，深度学习在计算机视觉、AR和VR、脑机接口、医疗健康领域继续取得进展，如TransNeXt新视觉主干的提出、改进的神经网络架构等。英伟达最新发布了深度学习超采样（DLSS）库的3.8.10版本，DLSS 3.8.10版本的发布提升了游戏体验，为深度学习领域的研究者提供了新的工具和资源，有助于推动AI在图形渲染等领域的研究进展。深度学习技术正在不断推动人工智能领域的发展，从提高模型的准确性和效率到探索新的应用场景，深度学习技术的影响力正在不断扩大。《2024年人工智能十大前沿技术趋势展望》中提到，小数据与优质数据、人机对齐、AI使用边界和伦理监督模型、可解释性模型等技术趋势都是深度学习技术发展的重要方向。深度学习通过构建多层神经网络结构，能够自动从大量的数据中提取特征并进行预测和决策。掌握深度学习技术是当前AI方向就业的必备技术。小异在这里推荐几本书给大家，让我们一起跟着大神深入探索深度学习！知乎大V、京东算法专家“大师兄”倾力著作，深度学习算法的高手笔记（全彩），“原汁原味”从论文解析算法，卷1卷2一起“食用”更佳。作者刘岩（@大师兄）是京东零售技术研发与数据中心的算法专家，具有深厚的深度学习和人工智能领域的知识背景。他先后就读于重庆大学软件工程专业和澳门大学计算机科学专业，分别获得学士和硕士学位，期间发表多篇论文。《深度学习高手笔记》卷1和卷2是作者历时5年，在阅读了上千篇论文后知识汇总的两本书。《深度学习高手笔记》系列梳理了近10年来深度学习方向诞生的基础算法和经典应用算法。通过这两本书，可以深入探索算法，搭建起自己的知识体系，通过算法演进和关联分析来领会算法的本质，理解模型优化方法。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。
知名UP主“梗直哥”的《破解深度学习》，用精彩的动画和通俗易懂的语言讲透深奥的理论、复杂的模型、晦涩的论文，“让AI不再难学！”![]()
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作者瞿炜是前新东方AI研究院创始院长，中国科学院大学教授、模式识别国家重点实验室客座研究员，哈佛大学、京都大学客座教授，美国伊利诺伊大学人工智能博士。他是国家部委特聘专家，曾任多个国际知名学术期刊编委、审稿人以及国际学术会议委员，在AI、计算机视觉、机器人等领域顶会顶刊发表论文数十篇。作为知名教育博主（B站账号：梗直哥丶），他和他的团队创作了大量有趣的科普视频来介绍AI理论和算法，研发的《深度学习必修课：进击算法工程师》连续两年排名B站AI类付费课程第一名作者李力是人工智能专家，长期致力于计算机视觉和强化学习领域的研究与实践。曾在多家顶尖科技企业担任资深算法工程师，拥有十余年行业经验，具备丰富的技术能力和深厚的理论知识。作者杨洁是人工智能和自然语言处理领域资深应用专家，在自然语言理解、基于知识的智能服务、跨模态语言智能、智能问答系统等技术领域具有深厚的实战背景。这套书理论与实战并重，可以帮助读者全面夯实算法理论基础，又可以通过符合业界需求的案例项目帮读者快速提升实战技能。因此，本书特别适合人工智能领域的从业人员和准备进入该领域的新手阅读。此外，本书还可以帮助即将走出校园的计算机或者人工智能等相关专业学生快速完成从校园到职场的角色转变，匹配工作岗位要求。亚马逊科学家“沐神”李沐等的新版《动手学深度学习》，10万+读者选择的深度学习领域经典之作，交互式实战环境下动手学深度学习的全新模式将原理与实战完美结合。作者阿斯顿·张（Aston Zhang）是亚马逊资深科学家，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士，统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学习和自然语言处理的研究，荣获深度学习国际顶级学术会议ICLR杰出论文奖、ACM UbiComp杰出论文奖以及ACM SenSys最佳论文奖提名。他担任过EMNLP领域主席和AAAI资深程序委员。作者扎卡里·C. 立顿（Zachary C. Lipton）是美国卡内基梅隆大学机器学习和运筹学助理教授，并在海因茨公共政策学院以及软件和社会系统系担任礼节性任命。他领导着近似正确机器智能（ACMI）实验室，研究涉及核心机器学习方法、其社会影响以及包括临床医学和自然语言处理在内的各种应用领域。他目前的研究重点包括处理各种因果结构下分布变化的稳健和自适应算法、超越预测为决策提供信息（包括应对已部署模型的战略响应）、医学诊断和预后预测、算法公平性和可解释性的基础。他是“Approximately Correct”博客的创始人，也是讽刺性漫画“Superheroes of Deep Learning”的合著者。作者李沐（Mu Li）是亚马逊资深首席科学家（Senior Principal Scientist），美国加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学客座助理教授，美国卡内基梅隆大学计算机系博士。他曾任机器学习创业公司Marianas Labs的CTO和百度深度学习研究院的主任研发架构师。他专注于机器学习系统和机器学习算法的研究在理论与应用、机器学习与操作系统等多个领域的顶级学术会议上发表过论文，被引用上万次。作者亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)是亚马逊副总裁/杰出科学家，德国柏林工业大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加利福尼亚大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。他发表过超过300篇学术论文，并著有5本书，其论文及书被引用超过15万次。他的研究兴趣包括深度学习、贝叶斯非参数、核方法、统计建模和可扩展算法。《动手学深度学习》被全球500多所大学用于教学，包含可在线运行源码、视频课程、教学PPT、习题等配套资源，并可与作译者实时讨论。这样一本能运行、可讨论的深度学习入门书在手，让你轻松入门深度学习。深度学习是AI领域的关键技术，是算法从业人员的必备知识，相关方向尤其是交叉领域的工作机会都在逐年增加。所以，学习深度学习不仅是技术发展趋势的需要，也是拓展职业发展空间的关键。推荐这5本书给所有对深度学习感兴趣的人，相信它们一定会成为你探索深度学习路上的得力助手。—END—![]()
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