本書的英文版Dive into Deep Learning是加州大學伯克利分校2019年春學期“Introduction to Deep Learning”（深度學習導論）課程的教材。在本書中，需要經過反復思考，編程，才能獲得較淺層次領悟,建議學習本教程的同學具備一定的高等數學、概率論、線性代數的知識和掌握Python語言。
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從這些令人興奮的課程中學習，讓自己沉浸在深度學習、強化學習、機器學習、計算機視覺和NLP中!!
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簡介：本項目將《動手學深度學習》 原書中MXNet代碼實現改為PyTorch實現。原書作者：阿斯頓·張、李沐、扎卡里 C. 立頓、亞歷山大 J. 斯莫拉以及其他社區貢獻者，GitHub地址, 此書的中英版本存在一些不同，針對此書英文版的PyTorch重構可參考這個項目。
本倉庫主要包含code和docs兩個文件夾（外加一些數據存放在data中）。其中code文件夾就是每章相關jupyter notebook代碼（基于PyTorch）；docs文件夾就是markdown格式的《動手學深度學習》書中的相關內容，然后利用docsify將網頁文檔部署到GitHub Pages上，由于原書使用的是MXNet框架，所以docs內容可能與原書略有不同，但是整體內容是一樣的。歡迎對本項目做出貢獻或提出issue。
目錄：
原書地址： 中文版： | English Version: |
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《Deep Learning》作為深度學習界的圣經，又名“花書”。英文版由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材，中文版由北京大學教授張志華審校出版。
全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。 《深度學習》適合各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際產品或平臺中應用的軟件工程師。
中文版鏈接：//github.com/yanshengjia/ml-road/blob/master/resources/深度學習.pdf
英文版鏈接：
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注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191