阿斯頓·張、李沐聯合編寫的，面向中文讀者的能執行、可討論的深度學習教科書《動手學深度學習》又更新了。
文末付本書7月最新版免費下載地址。
【關注第二版更新】
英文版前八章已翻譯至中文版第二版，並含多種深度學習框架的實現。英文版還新增了注意力機制、BERT、 自然語言推理、 推薦系統和深度學習的數學等。如果想及時獲取最新修訂或增添的資訊， 請關注本書的中文開源專案和英文開源專案。
【購買第一版紙質書（上架4周重印2次，累計3萬+冊）】
紙質書在內容上與線上版大致相同，但力求在樣式、術語標註、語言表述、用詞規範、標點以及圖、表、章節的索引上符合出版標準和學術規範。可以在 京東、 噹噹、 天貓 購買全綵精裝版；或者在 京東、 噹噹、 天貓 購買黑白平裝版。［新書榜］ ［關於樣書］
【免費資源（新增中文版課件）】
在校學生和老師可以申請用於本書學習或教學的免費計算資源。課件、作業、教學影片等資源可參考伯克利“深度學習導論” 課程大綱 中的連結（中文版課件）。基於本書較早草稿內容的中文教學影片在：B站 和Youtube。［關於資源］
本書非常暢銷，屬於深度學習必讀書目，喜歡閱讀紙質版本的朋友。
內容簡介
本書⾯向希望瞭解深度學習，特別是對實際使⽤深度學習感興趣的⼤學⽣、⼯程師和研究⼈員。本書並不要求你有任何深度學習或者機器學習的背景知識，我們將從頭開始解釋每⼀個概念。雖然深度學習技術與應⽤的闡述涉及了數學和程式設計，但你只需瞭解基礎的數學和程式設計，例如基礎的線性代數、微分和機率，以及基礎的 Python 程式設計。
本書內容⼤體可以分為三部分：
• 第⼀部分（第 1 章⾄第 3 章）涵蓋預備⼯作和基礎知識。第 1 章介紹了深度學習的背景和本書的使⽤⽅法。第 2 章提供了動⼿學深度學習所需要的預備知識，例如如何獲取並運⾏書中的程式碼。第 3 章包括了深度學習最基礎的概念和技術，例如多層感知機和模型正則化。如果你時間有限，並且只希望瞭解深度學習最基礎的概念和技術，那麼你只需閱讀第⼀部分。
• 第⼆部分（第 4 章⾄第 6 章）關注現代深度學習技術。第 4 章描述了深度學習計算的各個重要組成部分，併為之後實現更復雜的模型打下基礎。第 5 章解釋了近年來令深度學習在計算機視覺領域⼤獲成功的卷積神經⽹絡。第 6 章闡述了近年來常⽤於處理序列資料的迴圈神經⽹絡。閱讀第⼆部分有助於掌握現代深度學習技術。
• 第三部分（第 7 章⾄第 10 章）討論計算效能和應⽤。第 7 章評價了各種⽤來訓練深度學習模型的最佳化演算法。第 8 章檢驗了影響深度學習計算效能的⼏個重要因素。第 9 章和第 10 章分別列舉了深度學習在計算機視覺和⾃然語⾔處理中的重要應⽤。這部分內容可供你根據興趣選擇閱讀。
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