作者：瞿炜，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。
过去两年多，一直有粉丝不断问我，什么时候能出书？现在终于可以给大伙儿一个交代了：人工智能三部曲的第一部《破解深度学习：模型算法与实现》终于上市了！
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缘起
大概三年前，从新东方出来，想干点事儿。团队的小伙伴们说，现在人工智能这么火，但是太艰深，我们能不能“让AI不再难学”？一句玩笑，成了我们后来的Slogan。
跑到Z世代聚集的B站，从零开始为爱发电。我们没有选择做更有流量、迎合热点的新闻类视频，而是从“梯度下降”“卷积”“神经网络”“RNN/LSTM”“Transformer”这些基础知识点开始，用一个个动画和人话讲透深奥的理论、复杂的模型、晦涩的论文。
没想到这个费力不讨好的方向居然获得了相当一批大学生、研究生和专业人士的喜爱，其中不乏大学老师、工作多年的工程师、管理者，还有很多跨专业想转行到AI领域的朋友们，地域遍布大江南北和海外。
眼瞅着粉丝越来越多，作为一个老师内心是喜悦的，用生动的形式系统性讲解AI知识本就是我们的初衷。为了验证价值，也为了让团队在创业初期活下来，我们做了《机器学习必修课》和《深度学习必修课》，在绝大多数都是几十、一两百付费课程的B站，我们单价1500元的两门课居然成了热门。
很多粉丝私信，说特别想学，但对学生又有些小贵，而且不能直接做笔记，问能不能出成书。恰好此时人民邮电出版社的傅道坤老师带着团队专门拜访邀约，我们一拍即合，开启了长达一年半的合作。
与众不同之处
这套《破解深度学习》是我们到目前为止写作时间最长、修改次数最多的两本书。我一直认为，真正的技术不应该只是挂在天上，而应该下到凡间，让普通老百姓都能看明白、听得懂、能上手，有一些烟火气。我也一直坚信，最好的技术书籍不仅要解决读者的实际问题，更应当带来思维上的启发。
合作之初，我曾经反问人邮的傅老师：市面上并不缺乏深度学习领域的知识性书籍，光你们就出版了很多，为什么还看好梗直哥？他说：您既有海归教授博导的严谨、行业技术高管的洞察，还有创业者的实在和山东人的梗直，加上这么多粉丝的认可，无论是讲解形式，还是内容逻辑性和实战度，都与众不同。实不敢当！但这高帽戴的，让我们在过去一年中不得不全力以赴，期望能对得起众多粉丝的期待和朋友间的这份信任。
说说这套书有哪些思考和鲜明特点吧。
1）让高中生都能读懂。没错，这确实是我们做整件事的初心！乍听起来似乎不切实际，但其实恰恰是神秘和恐惧给很多人学AI造成了障碍。之所以起名“破解”，也是希望能帮助读者彻底打消这层顾虑，确实能让读者把这套书“用起来，学进去，有收获”，而不是束之高阁，当佛像一样供起来。
具体咋做的呢？
首先，一图胜千言，能用图说清楚的不用公式或文字，因此逆天地使用了大量彩图，甚至手绘。
其次，公式和算法一定要用人话给你明明白白地讲透彻，不端不装，只要你真心想学且能静下心来看，搞不懂算我们的，反正扫书上的课程服务二维码立即就能私信我们哈。
第三，都什么年代了，还有几个人能老老实实地读书？特别理解！因此咱们专门准备了更加生动有趣的动画短视频喂给你，B站账号我们将持续更新，不断夯实每个章节的知识点，欢迎关注。
什么？你说自己定力不够，坚持不下去。那么一定要来直播间和星河AI研究院（知识星球账号），独乐乐不如众乐乐，一个人走得再快，也不如一群人走得更远。一句话，书只是药引子，但千万别把它只当成两本普通的纸质书。
2）一书在手，全程无忧。我们写书的初衷就是让读者只看一套书就能入门深度学习。因此根据IEEE/ACM新版国际标准AI知识点体系和教育部101计划相结合，组织团队把市面上的各类典型书籍、博客文章研究了个遍。不敢说旮旮旯旯都有，但尽量全面，重在对主流模型的全覆盖和内在逻辑的整体梳理。
我们始终认为，书不是论文，但一样需要科研和二次创新，要能展现出体系化的力量。对专业读者，期待这套书能成为一个查漏补缺的字典，时不时翻阅一下获得更多启发。在组织形式上，特地分成基础篇和核心篇，一方面便于区分难度，另一方面也可以作为教材，在上下两个学期分别使用。阅读过程中，你当然可以随时拍照问GPT这样的工具，但是更多细节问题和感性的学习体验，欢迎扫书上的二维码加入我们的学习群。
3）突出实战，以终为始。你可能观察到这套书有大量代码。别被吓着！不是让你去写，而是让你大胆地去改。在“戏耍”中感受套路，找到自己的“哇时刻”。
我们已经开源了全部源码，放到了Github上。注意，这些例子不是随随便便在网上抄来的，而是经过我们来自大厂的团队成员精心手搓的，要的就是一个“断舍离”，用最小的代码量让你搞懂精华的算法逻辑。心思是费了，能不能领情就看缘分了。只要你老老实实刷一遍，想不入门都很困难，因为在你前面已经有成千上万的前浪帮你验证过了。
当然，梗直哥也知道你学这套书的最终目的可能是做科研、发论文、早毕业、找工作和挣钱，仅仅平铺直叙地读一遍是远远不够的，我们还会持续地以免费视频和直播课、实战特训营、科研等形式帮助你，欢迎关注和加入。但所有后续的前提，都要看你是否对整个学科知识点有全面的把握和一定深度的理解，而这恰恰是这套书想帮你快速实现的。
内容简介
发愿容易行愿难。感谢团队的努力、人邮各位编辑的精心校订、学员们的鼎力支持、粉丝们不断的呐喊和殷殷期盼，数易其稿，让这套书终于呈现在大伙面前。全书分基础篇9章，核心篇7章。
基础篇适合入门：
第1~3章 介绍深度学习的主要内容、必要的数学预备知识和技术栈。高屋建瓴，鸟瞰全局，读完这部分，你应该知道梗直哥为啥梗直~
第4~6章 带你拆解深度神经网络本质，搞懂常见挑战及对策，理解最常用的梯度下降算法及变体。学完这几章，你应该相信我们没有骗你，只要不傻，高中水平都能学好深度学习。
第7~9章 详细讲述最基础的三大专用神经网络：CNN、RNN和注意力网络（Transformer），让你从空间、时间和注意力等不同维度感受AI的魔力。
核心篇侧重进阶：
第1~3章 全面介绍各种主流的复杂神经网络：捕获精细特征的卷积神经网络AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet、 DesnseNet等；为记忆插上翅膀的循环神经网络变体、长短期记忆网络LSTM；还有各类大模型BERT、 GPT系列、T5、ViT模型、Swin Transformer等。
第4章 详细讲解深度生成网络。深度生成网络可以看作三大专用网络的合体，添加了不确定性后，可以应用于更广泛的场景和任务。
第5~7章 分别从计算机视觉、自然语言处理和多模态生成等应用的角度讲解人工智能的最新进展和底层逻辑，并为下一步发展趋势提供了详尽分析。
真情告白，交个朋友
2024年诺贝尔物理学奖和化学奖都给了人工智能，全民学AI时代已来！AI带来了工业革命的4.0时代，大模型的涌现已经在很大程度上重塑了生产力，而深度学习无疑是这场革命下普通人最好的入门机会，因为这轮大发展基本都是建立在它的基础之上。未来各行各业，显然都必须要和人工智能结合。“不学是等死，乱学是找死”。与其持续困惑，不如马上行动。
梗直哥不太会说漂亮话，但希望通过这套书和你交个朋友，在前进的路上为你垫一块砖，用我们的梗直让你感受到一份真诚，用我们的专业让你体会到一份踏实。
道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期。期待与你的见面！
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