李沐等人開源中文書《動手學深度學習》預覽版上線

摘要：近日，由 Aston Zhang、李沐等人所著圖書《動手學深度學習》放出了線上預覽版，以供讀者自由閱讀。這是一本面向在校學生、工程師和研究人員的互動式深度學習書籍。線上書地址：https://zh.diveintodeeplearning.org/index.html ...

近日，由 Aston Zhang、李沐等人所著圖書《動手學深度學習》放出了線上預覽版，以供讀者自由閱讀。這是一本面向在校學生、工程師和研究人員的互動式深度學習書籍。

這本書是亞馬遜 MXNet 零基礎深度學習課程的重要組成部分。課程內容推薦使用 Apache MXNet 的前端工具 Gluon 進行開發，可指導你在動手實踐的過程中學會使用簡單易讀的程式碼，寫出產品級的應用。

值得一提的是，該書以 Jupyter 記事本的形式呈現，讀者可以操作其中的程式碼和超引數來獲取及時反饋，以此提高學習效率。

本書的貢獻者包括多位供職於亞馬遜的科學家：

李沐：亞馬遜首席科學家，美國卡內基梅隆大學計算機系博士。

阿斯頓·張：亞馬遜應用科學家，美國伊利諾伊大學香檳分校電腦科學博士。

扎卡里 C. 立頓：亞馬遜應用科學家，美國卡內基梅隆大學助理教授，加州大學聖迭戈分校電腦科學博士。

亞歷山大 J. 斯莫拉：亞馬遜 ML 總監，德國柏林工業大學電腦科學博士。

此外，本書在開源社群還有 100 餘位貢獻者。作者表示，這一線上書「專案」仍然在不斷髮展當中，成為貢獻者將可以獲得專享版贈書，並被致謝。

每一小節都是可以執行的 Jupyter 記事本，你可以自由修改程式碼和超引數來獲取及時反饋，從而積累深度學習的實戰經驗。

本書還有活躍的社群支援，可以通過每個章節最後的連結來同社群的數千名小夥伴一起討論學習。

本書不僅結合文字、公式和圖示來闡明深度學習裡常用的模型和演算法，還提供程式碼來演示如何從零開始實現它們，並使用真實資料來提供一個互動式的學習體驗。

這三種展示方法能相互補充，很多演算法可以通過圖示加深對結構的理解，而如上圖所示的 LSTM 等演算法卻需要公式才能理解具體結構。此外，不論是表示式還是圖例，它們都不能包含完整的細節，很多具體細節不用程式碼是展示不出來的。

深度學習計算

卷積神經網路

迴圈神經網路

優化演算法

計算效能

計算機視覺

自然語言處理

附錄

在本書上線之前，李沐等人還推出了《動手學深度學習》系列視訊，這門課程的第一季已經於今年 2 月份結束，共 19 課。李沐博士對此係列視訊進行了整理，有需求的同學可通過以下視訊學習。