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过去十年，我们见证了深度学习的蓬勃发展，见证了深度学习在自然语言处理、计算机视觉、多模态内容生成、自动驾驶等方向取得的巨大成功，并成为人工智能最热门的领域之一。当前，越来越多的学习者投身于深度学习技术领域，力图提升自己的专业技能，增强自己在就业市场上的竞争力，成为市场上最抢手的人才。
但是，如何在短时间内快速入门并掌握深度学习，是很多读者的困惑—晦涩的数学知识、复杂的算法、烦琐的编程……深度学习虽然使无数读者心怀向往，却也让不少人望而生畏，深感沮丧：时间没少花，却收效甚微。
目前，大多数深度学习的图书在某种程度上都是在“端着”讲，习惯于从专家视角出发，而没有充分考虑初学者的认知程度，这导致读者阅之如看天书，食之如嚼蜡。再者，即使是专业人士，面对领域内的最新进展，也往往苦于找不到难度适宜又系统全面的教材，只能求助于英文学术论文、技术文章和视频网站，由此浪费了大量时间和精力。我们始终觉得，真正的学习不应该让学习者倍感煎熬，而应该是一件让人愉悦，且能带来成就感的事情。深度学习之所以能把人劝退，往往是教者不擅教、学者又不会学导致的。
说了这么多，你肯定好奇，本书有什么与众不同呢？在过去的几年里，我们一直在思考如何才能更好地教授深度学习这门课程。为此，我们在AI教育领域进行了积极的探索和创新，积累了一些经验，并赢得了业界和用户的高度认可。这套书
就是我们在深度学习领域的探索和实践成果，它最主要的特色有两个：“只说人话”和“突出实战”。具体而言，本书在如下方面有所侧重并作了差异化处理。
● 内容重构、全面细致
我们根据ACM和IEEE最新版人工智能体系的111个知识点，参考各类优秀资料，对深度学习理论进行了全面梳理，力求用一套书囊括从20世纪90年代到目前为止的大部分主流模型，让读者一书在手，就能够建立有关深度学习的全局知识框架，而不用再“东奔西走”。对于算法的讲解，我们不会只局限于算法自身，而是会从全局视角分析其中的内在联系和区别。我们会将知识点掰开揉碎讲清楚，充分剖析重点和难点，让它不再难以理解掌握。
● 算法与代码紧密结合
这套书在引入任何新概念时，都辅之以简单易懂、贴近生活的示例，以期帮助读者降低理解难度，进而知道为什么要学习这个算法、数学公式怎么好记，以及在实际问题中怎么应用。此外，针对多数初学者“一听就会，一写就废”的情况，我们竭力提供详尽的“保姆式”教程，由简及繁，让读者敢动手，会动手，易上手。这套书配有交互式、可视化源代码示例及详尽的说明文档（以Jupyter Notebook的形式提供），提供了所有模型的完整实现，可供读者在真实数据上运行，还能亲自动手修改，方便获得直观上的体验。
● 形式生动，只为让你懂
看过梗直哥视频的读者都知道，形式生动是我们的大特色。很多时候，一图胜千言，而动画比静图更容易让人理解。为此，我们将秉持这一优势和特点，力求让读者彻底学懂！越是复杂的概念，我们越是要把它讲解得深入浅出。
除此之外，为保证学习效果，我们还提供了在线课程和直播课程，把内容知识点切分成10～20分钟一节，共有百节之多；通过在线答疑、直播串讲等交流形式，增强互动感，加快读者的学习速度，提升学习效果。同时，还有学员讨论群，由专业老师随时解决读者的个性化问题，充分做到因材施教。
我们通过这套书对深度学习庞杂的知识点进行了细致梳理，以期带着读者从不同维度视角鸟瞰深度学习的世界。在这套书中，我们专门针对深度学习领域抽象难懂的知识点，利用丰富的行业积淀和独特的领域视角，结合日常生活的实例，将这些高深的内容用简明、有趣的方式呈现，打破认知障碍，帮助读者轻松消化。同时，突出应用为先、实战为重的特点，为每个模型提供详尽完整的手搓代码和调库代码，由易到难层层递进。此外，这套书突破了传统图书单一的文字教学模式，采用图文、动画和视频相结合的方式，使深度学习的原理和应用场景更加直观和生动。
相信这套书能够打破读者对“深度学习学不会、入门难、不见效”的看法，帮助他们破解学习难题，快速掌握相关知识。
这套书针对不同的读者群体（初学者、有一定经验的读者和经验丰富的读者），提供了各自对应的教学内容和方法，旨在满足各种背景和认知水平的读者，使他们能够更有效地学习、掌握深度学习技术，并应对实际挑战。
● 初学者群体
适合对深度学习尚未涉足或经验较少的读者，如学生、转行者或独立学习者。本书从深度学习的基本概念出发，采用通俗易懂的文字和实例，帮助读者迅速入门。同时，我们为你梳理了必要的数学、计算机以及统计学基础知识，并推荐相应的参考资料与工具，以便读者自学和巩固知识。书中内容设计为由浅入深，确保读者能够按部就班地领略深度学习的精髓。
● 中级群体
针对已具备深度学习基础，并且有一定实践经验的读者，比如从业者或者正在攻读相关硕士或博士学位的学生读者，本书提供了更加深入的理论和技术讲解，整合了最新的研究进展和实践案例，确保你始终走在领域前沿并更好地应对实际挑战。本书重点讲解深度神经网络的核心理念、优化算法和模型设计技巧，同时详细讲解了当下热门的深度学习框架与工具，帮助读者更好地设计、实现和部署深度学习模型。
● 高级群体
对已有深度学习相关领域研究或工作经验，并对前沿研究和技术保持高度关注的读者，比如研究生、博士后或者专业人士，本书提供了深入的理论和技术分析，帮助你深入挖掘深度学习的内核及其固有规律。本书涉及了深度学习的前沿研究和实践，如深度生成模型、迁移学习和多模态AI内容生成等，让你全面了解这些研究方向及其最新技术的应用现状。同时，为了方便你深入研究和探索，我们还提供了相关论文引用和代码示例。
● “只说人话”，破解难题
深度学习内容常常以概念深奥、公式难懂、算法晦涩著称，与其他图书只侧重知识传授而忽视读者的接受程度不同，我们致力于将这些高深内容转换为通俗易懂的“人话”。在我们深厚的行业经验和独特的领域洞察基础上，我们结合日常生活实例，采用一个个清晰而有趣的视角，帮你突破理解的壁垒，真正实现知识的尽情消化和良好吸收。
● 贴合应用，突出实战
相比其他深度学习教材，本书将算法与代码紧密结合，“手把手”教读者用深度学习的方法解决实际问题。每章都提供了Jupyter Notebook的源代码，以及所有模型的完整实现，可在真实数据上运行，更可亲自动手修改，方便获得直观上的体验。应用为先，实战为重的鲜明特点使得本书成为一本实践性强、易操作的教材，能够真正帮助读者掌握深度学习的核心算法，提升实际问题的解决能力。
● 图文视频，三位一体
有别于其他图书单一的说教式文字描述，本书不只局限于传统纸质图书的形式，特别注重配图、动画和视频，以更直观的方式展现模型的原理和应用场景。这种多维度的教学方式能够让读者更加深入、轻松地理解深度学习。
● 多元互动，个性辅导
以本书为主线内容，同时有配套的GitHub专栏课程和视频课程（收费），适合不同的读者需求和学习风格。同时，有专业的答疑团队提供在线答疑，与读者进行互动交流，解答读者疑问和提供技术支持，能够根据读者个性化的问题和困难，提供更加有针对性的辅导，加速学习进程，真正实现因材施教。
本书侧重于深度学习模型算法与实现核心知识的讲解，力求用深入浅出的语言、图例、动画等多种生动的形式让初学者更加容易入门。本书总计7章，内容分别如下。
● 第1章 复杂卷积神经网络：捕获精细特征—本章主要回顾目前已有的经典卷积神经网络模型。通过学习，读者会对如何实现精细特征的高效捕获有更加全面的认识。
● 第2章 复杂循环神经网络：为记忆插上翅膀—针对序列数据处理中长期依赖等典型问题，本章将讲解长短期记忆网络、门控循环单元等经典的循环神经网络结构，以及常用的优化算法和正则化方法，力求帮助读者更好地训练和评价循环神经网络。
● 第3章 复杂注意力神经网络：大模型的力量—本章主要介绍的复杂注意力神经网络指大规模预训练模型，包括BERT、GPT系列、T5、ViT等，旨在让读者了解大模型的相关原理和技术，紧跟时代潮流。
● 第4章 深度生成模型：不确定性的妙用—本章将介绍更复杂的深度神经网络模型和基于概率统计的建模技术。我们将从常见的近似优化算法讲起，具体讲述变分自编码器、生成对抗网络、扩散模型等多个深度生成模型，让读者了解深度生成模型在内容生成领域的应用。
● 第5章 计算机视觉：让智慧可见—本章着重介绍深度学习在计算机视觉领域的应用，并辅以实战案例，深入剖析相关技术实现细节。
● 第6章 自然语言处理：人机交互懂你所说—本章着重介绍自然语言处理技术在各领域的应用，阐释人机交互、语义处理等方面的技术原理，并给出了相关数据集及实战案例。
● 第7章 多模态生成式人工智能：引领智能新时代—本章探索了AIGC方向前沿模型并予以趋势分析，帮助读者洞察人工智能2.0的发展方向，勇做时代弄潮儿。