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圖書網站 |加州大學柏克萊分校 STAT 157 課程

理解深度學習的最好方法是邊做邊學。

這本開源書籍代表了我們讓深度學習變得平易近人的嘗試，教您概念、背景和程式碼。整本書都是在 Jupyter 筆記本中起草的，將說明圖、數學和互動式範例與獨立程式碼無縫整合。

我們的目標是提供一種資源，可以

1. 可供所有人免費使用；
2. 提供足夠的技術深度，為真正成為應用機器學習科學家的道路提供起點；
3. 包含可運行的程式碼，向讀者展示如何在實踐中解決問題；
4. 讓我們和整個社區快速更新；
5. 還設有一個論壇，用於技術細節的互動討論和回答問題。

使用 D2L 的大學

如果您發現本書有用，請為該儲存庫加註星標 (★) 或使用以下 bibtex 條目引用本書：

 @book{zhang2023dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J.},
    publisher={Cambridge University Press},
    note={url{https://D2L.ai}},
    year={2023}
}

代言

「在不到十年的時間裡，人工智慧革命已經從研究實驗室席捲到廣泛的行業，再到我們日常生活的各個角落。《深入深度學習》是一本關於深度學習的優秀書籍，值得任何想要了解深度學習為何如此受歡迎的人關注。

— 黃仁勳，NVIDIA 創辦人兼首席執行官

「這是一本及時、引人入勝的書，不僅提供了深度學習原理的全面概述，還提供了帶有實踐編程代碼的詳細算法，此外，還介紹了計算機視覺和深度學習領域的最新技術。如果你想深入研究深度學習，請深入閱讀這本書！

——Jiawei Han，伊利諾大學厄巴納-香檳分校麥可‧艾肯講座教授

“這是機器學習文獻中非常受歡迎的補充，重點是透過整合 Jupyter Notebook 實現的實踐經驗。深度學習的學生應該會發現這對精通該領域非常有價值。”

— Bernhard Schölkopf，馬克斯‧普朗克智慧系統研究所所長

「《深入深度學習》在實踐學習和深入解釋之間取得了極好的平衡。我在深度學習課程中使用了它，並將其推薦給任何想要對深度學習有全面、實用理解的人。 」

— Colin Raffel，北卡羅來納大學教堂山分校助理教授

貢獻（了解如何做）

這本開源書籍受益於社區貢獻者的教學建議、拼字錯誤糾正和其他改進。您的幫助對於使這本書更好地適合每個人來說非常有價值。

親愛的 D2L 貢獻者，請將您的 GitHub ID 和姓名透過電子郵件發送至 d2lbook.en AT gmail DOT com，以便您的名字將出現在致謝中。謝謝。

許可證摘要

這本開源書籍是根據 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License 提供。請參閱許可證文件。

這本開源書中的範例和參考程式碼是根據修改後的 MIT 授權提供的。請參閱 LICENSE-SAMPLECODE 檔案。

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