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动手学深度学习在线播放_动手学深度学 pytorch pdf(2024年12月免费观看)

内容来源：飘花网电影所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

动手学深度学习

深度学习必读的两本书籍推荐最近有不少朋友问我，深度学习到底该看哪些书？如何快速入门？今天我就给大家推荐两本非常棒的书，绝对值得一看！ 1️⃣ 第一本书是《动手学深度学习》第二版，这本书相比第一版有很多改进，非常适合初学者。沐神的这本书从基础到进阶，涵盖了深度学习的方方面面，绝对是学习深度学习的必读之作。 2️⃣ 第二本书是国外的经典深度学习教材。这本书从概率论开始讲起，逐步深入到深度学习中的各种神经网络模型，比如CNN、GAN、RNN等。它不仅是一本教材，更像是一本工具书，随时可以查阅。这两本书的电子版我都可以免费分享给大家！如果你对深度学习感兴趣，不妨去看看这两本书，相信会有很大的收获。

程序员大佬的成长之路：从零开始到顶尖高手你知道那些编程大神是怎么炼成的吗？其实他们也是从零开始的！今天就给大家分享一些宝藏老师，让你也能成为编程高手！吴恩达——机器学习之父 𐟌ˆ 吴恩达老师绝对是机器学习领域的泰斗，对小白特别友好。我记得当初看他的课程时，他还专门补了线性代数的知识！学完机器学习后，还有深度学习的教程，真的是太棒了！韩顺平——Java和Linux 𐟌 很多小伙伴都是通过韩顺平老师的Java课程入门的。他的Java教程非常详细，还有很好的Linux教程，图解式学习让人很容易理解。湖科大教书匠——计算机网络 𐟌 这位老师的计算机网络教程在网上评价很高，小破站上有完整的教程和配套书籍，还有408考研真题解析。自学计算机网络的朋友们一定要去看看！大雪菜——算法竞赛 ⚙️ NOI金牌获得者，还开发了刷算法题的网站ACWING。小破站上有试听课，有很多很好的算法模板，简洁又高效！刘宏伟——计算机组成原理 𐟒𛊥“ˆ尔滨工业大学的MOOC质量一直很高，刘宏伟老师的计组课程讲得很清楚。如果你最近计组部分没听懂，可以刷这个课程。李沐——深度学习 𐟌€ 李沐老师在小破站上有专门的深度学习Pytorch版教程，代码都会给出。还定期会有竞赛供大家练习。建议大家去看配套的《动手学深度学习》这本书，是开源的，还有很多版本，就算不学Pytorch也可以看。当然，成为计算机大神少不了的是练习。看完网课后一定要记得做笔记和多加练习，同时有一些不错的刷题网站（牛客、力扣等）。一个好的程序员那一定是理论和实践都必不可少的，各位加油吧！❗️❗️❗️

《动手学深度》Py版，入门佳选！ 𐟓–《动手学深度学习（PyTorch版）》是一本专为初学者和实践者打造的深度学习教材，由李沐、Aston Zhang和孔德威三位作者联手撰写。 𐟔这本书以PyTorch作为核心框架，全面系统地介绍了深度学习的基础理论、常见模型以及实用的应用技巧。 𐟓Œ内容涵盖了从深度学习的入门知识到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、优化算法，以及在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。 𐟒᦯一章都提供了清晰的理论指导和大量的代码实例，使读者能够通过实践操作来加深对知识的理解和掌握，学习如何使用PyTorch来构建和训练深度学习模型。 𐟌ˆ本书通过丰富的实例和案例，展示了深度学习的基本原理、常用模型及其实践技巧。作者们将理论与实践相结合，通过编程实践帮助读者深入掌握神经网络、CNN、RNN等深度学习模型的工作原理和应用方法。 𐟓Œ此外，书中还详细介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理以及强化学习等多个领域的应用案例，旨在帮助读者全面掌握深度学习的核心概念和实践技能。

𐟓š 全球最大的人工智能图书馆推荐！ 𐟎‰ 发现了一个超大的AI领域电子图书馆，几乎涵盖了人工智能领域的所有书籍！再也不用花钱买实体书了，人工智能领域的小伙伴们赶紧收藏吧！ 𐟓š 深度学习、机器学习等人工智能领域的书籍应有尽有，支持全文搜索、按名称、作者、ISBN、出版社、MDS搜索。 𐟔 热门书籍推荐：《深度学习》：伊恩ⷥ䥾𗨴𙦴›、约书亚ⷦœ쥐‰奥、亚伦ⷥ𚓧𛴥𐔨‘—，2017年出版，文件格式MOBI，26.57MB。《机器学习》：周志华著，2016年出版，文件格式PDF，39.73MB。《图解深度学习》：山下义著，2018年出版，文件格式PDF，91.38MB。《动手学深度学习》：阿斯顿ⷥ𜠣€李沫、扎卡里ⷃⷧ닩ΰ€亚历山大ⷦ–﨎릋‰著，2019年出版，文件格式PDF，12.59MB。 𐟓š 快来探索这个超大的AI图书馆吧，提升你的AI知识水平！

深度学习快速入门指南：从零到大师想要快速入门深度学习？这里有一份精心设计的路线图，帮助你从零开始掌握深度学习的核心知识。𐟚€ 1️⃣ 复习Python基础：首先，确保你对Python语言有坚实的基础。回顾基本的语法、数据结构和算法，为后续的学习打下基础。 2️⃣ 配置PyTorch环境：接下来，安装和配置PyTorch，这是深度学习的重要工具。确保你的开发环境准备就绪。 3️⃣ PyTorch快速入门：开始你的PyTorch之旅，从小项目开始，逐步掌握如何使用这个强大的深度学习框架。 4️⃣ 李沐动手学深度学习系列：通过李沐的系列教程，深入学习深度学习的基本原理和技巧。 5️⃣ 李沐论文精读系列：挑战自我，阅读并复现经典的深度学习论文，如AlexNet、ResNet、Transformer、GAN、VIT和Swin Transformer。这些论文将帮助你理解深度学习的最新进展。 𐟓š 尽管在学习过程中可能会遇到一些困难，但只要坚持下去，这些知识将会融会贯通，成为你未来深度学习项目的基础。𐟌Ÿ

零基础一个月速成深度学习指南大家好！作为一个曾经在深度学习上摸爬滚打过来的过来人，我希望通过这篇文章，帮到那些和我一样数学基础差、代码能力也不太行的朋友们。第一步：吴恩达的《深度学习》课程 𐟓š 首先，推荐大家去看看吴恩达的《深度学习》课程。这个课程会帮你搞清楚深度学习里的一些基础概念和基本原理。虽然有些数学理论可能一时半会儿搞不懂，但没关系，先跳过，后面边用边理解，慢慢就会明白的。看完这个课程后，你对深度学习应该会有一个初步的印象。第二步：高赞的深度学习基础概念文章 𐟓 接下来，去CSDN上搜一篇高赞的深度学习基础概念文章，随便看看。如果不想看也没关系，因为这是为了让你在后续学习中遇到不懂的概念时，随时可以去查看的资料。当然，你也可以借助一些AI工具来随时查询。第三步：土堆的《Pytorch深度学习快速入门教程》 𐟖寸然后，推荐大家看看土堆的《Pytorch深度学习快速入门教程》。跟着土堆的讲解一步步来，配好环境（土堆也有专门的视频讲解），边听边动手写代码。这一步会让你对深度学习的基础概念以及一个完整的模型如何训练有一个更深的理解。第四步：目标检测YOLOv5实战 𐟎𛏨🇥‰三步后，你已经对深度学习有个大概的了解了。接下来就是上手实操的时候了，继续看土堆的《目标检测YOLOv5实战》。这一步是带你进行一个项目实战，学习如何拿到一个深度学习模型，如何跑代码，如何训练模型。第五步：李沐的《动手学深度学习》 𐟓– 最后，推荐大家看看李沐的《动手学深度学习》。建议最好自己上手敲代码，这对之后看懂深度学习的代码以及去魔改别人的代码有很大帮助。辅助工具 𐟛 ️ 深度学习相关工具书：可以参考一些深度学习相关的工具书，图2里有一些推荐的书籍。 AI工具：ChatGPT、Claude等AI工具，不会的概念方便查询。 CSDN博客：可以在上面看别人的总结，省时省力。今天的分享就到这里啦！之后我会继续分享如何高效查找研究方向的文献以及相关代码。希望大家都能在深度学习的路上越走越远，越走越顺！

𐟓š人工智能必读书籍推荐！你绝对不能错过！ 𐟓š想要学好人工智能？这些书籍绝对不能错过！无论是初学者还是进阶者，这些书籍都能为你提供宝贵的知识和实战经验。 𐟔𙣀ŠPython机器学习基础教程》 𐟔𙣀Š神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 𐟔𙣀ŠOpenCV 4快速入门》 𐟔𙣀Š机器学习_周志华》 𐟔𙣀ŠTensorflow技术解析与实战》 𐟔𙣀Š深度学习(花园书)》 𐟔𙣀Š动手学深度学习v2-预览版》 𐟔𙣀Š统计学习方法》 𐟔𙣀Š基于OpenCV的多视角视觉测量系统标定》 𐟔𙣀ŠOpenCV教程基础篇》 𐟔𙣀Š数字与图像处理-MATLAB版》 𐟔𙣀Š深度学习之pytorch物体检测实战》 𐟓–这些书籍涵盖了从基础到进阶的各个方面，帮助你全面提升人工智能技能。无论你是初学者还是进阶者，这些书籍都能为你提供宝贵的知识和实战经验。 𐟒ᦃ𓨦拉开差距？利用好你的空余时间，多看书吧！只有不断学习和实践，才能在这个领域取得成功。

研一小白如何从零开始深度学习？作为一个准研一的学生，导师让你从零开始学习 PyTorch，但你之前没有接触过机器学习。是直接上手 PyTorch，还是先从机器学习开始呢？让我来给你一些建议吧。第一步：先学吴恩达的机器学习课程 𐟓š 首先，你可以从吴恩达的机器学习课程开始。这个课程在 B 站上就能找到，非常适合初学者。虽然课程讲得比较简略，但你可以通过课后作业来巩固知识。不过要注意，有些作业需要用到 TensorFlow 1.x 版本，如果安装不了就算了，毕竟很多导师都推荐这门课程，省心。第二步：阅读《西瓜书》 𐟍‰ 接下来，你可以看看《西瓜书》（机器学习，清华出版社）。这本书详细讲解了基本的数学原理，配合 B 站上的白板推导系列，可以帮助你更好地理解数学推导。如果你觉得时间太长，可以直接跳过这部分，继续往下看。第三步：动手学深度学习 𐟖️ 然后，你可以看看李沐的《动手学深度学习》。这本书教你如何使用 PyTorch 搭建经典论文模型。建议直接上手写代码，十来个小模型就能让你熟悉 PyTorch。如果你喜欢像 C++ 或 Python 那样先学语法再编程，可能会觉得有点难。第四步：研究方法，看综述文章 𐟓 按照研究方向，看看对应的综述文章。这主要是为了了解这个方向有哪些方法。你需要一一个个看论文，代码就看三个左右就可以了。注意，找时间点比较近的代码，因为太久的代码可能有环境问题。第五步：看最新的顶会文章 𐟓𐊧œ‹完综述后，直接找最新的顶会文章，开始复现。选择能复现的、性能最好的模型作为你的 baseline，然后在上面进行改进。复现结果就行，如果无代码复现，建议作为进阶玩法。第六步：大量阅读论文 𐟓– 最后，看大量的论文。无论什么方向，先看文章的摘要，如果你觉得论文提出的创新能看得懂，那就继续看下去；不然直接 pass。反复看，直到找到你看起来很猛的文章，然后把该篇文章的方法放到 baseline 中，观察性能变化。第七步：确定创新点 𐟌Ÿ 如果性能有提升，那就将这个方法确立为你的创新点；如果没有提升就直接 pass。等你攒够两个创新点后，可以直接找老师，看看能不能发一篇中文期刊。第八步：论文写作与修改 ✍️ 如果同意发论文，那就走一遍论文从写作到终稿到修改到拒稿到修改到中稿的过程；如果不同意，那就再找创新点，重复以上步骤。小贴士 𐟎 我给大家准备了机器学习礼包，包括吴恩达教授的课程视频和笔记、西瓜书视频和笔记等等。希望这些资源能帮到你！希望这些建议能帮你在深度学习的路上走得更顺利！加油！𐟒ꀀ

零基础到大师：深度学习进阶指南你是否曾对如何开始学习深度学习感到迷茫？𐟤” 别担心，这里有一份从零开始的深度学习学习路线，帮助你逐步掌握深度学习的精髓。首先，从基础的机器学习知识开始。𐟓š 推荐你学习吴恩达的机器学习课程，并参考《机器学习》（清华大学出版社）这本书，这将为你打下坚实的基础。接下来，进入Pytorch的世界。𐟌 探索李沐的《动手学深度学习》系列，通过动手实践来深入理解Pytorch的各种概念和模型。然后，阅读最新的研究方向综述文章，了解该领域的最新发展。𐟓– 选择几个经典的论文代码进行学习，以便更好地理解研究方法。确定研究方向后，开始复现顶会论文。𐟓ˆ 选择性能出色的模型作为你的baseline，并在其基础上进行改进。广泛阅读论文，不局限于研究方向。𐟓𐠦‰𞥇𚦜‰潜力的方法，尝试将其应用于你的baseline模型，并记录性能变化。如果提升了性能，恭喜你，这将是你的创新点。𐟎‰ 如果没有提升，也不要灰心，继续找寻新的方法，持续改进。至此，你已经拥有了两个创新点。向导师展示你的成果，探讨发表论文的可能性。𐟓 接下来就是不断尝试，不断失败，再不断尝试，直至你的论文被接收。这个过程可能会很痛苦，但这是科研的本质，也是你成长的过程。𐟌𑊊相信我，只要你坚持，每一次的失败都会让你离成功更近一步。𐟌Ÿ 无论你是机器学习的新手，还是深度学习的达人，你都可以找到你的道路。你的问题不再是问题，一切都将变得可能。𐟑

𐟓š动手学深度学习Day2精要𐟒ኰŸŒž新的一天，新的挑战！ ✅线性回归：探索数据与目标值之间的线性关系。 ✅从零实现线性回归：亲手搭建模型，感受数学的魅力。 ✅简洁实现线性回归：利用高级API，高效完成模型构建。 𐟔今日难点解析： 1️⃣ with torch.no_grad()：这个装饰器能禁用梯度计算，优化内存消耗，提升执行效率。在模型推断或评估时特别有用！ 2️⃣ detach()：这个函数返回一个与原始张量共享内存的新张量，但它的requires_grad属性为false，这意味着在反向传播过程中，计算会在这个点停止。 𐟒ᥰ贴士：遇到不懂的函数或方法，不妨先查阅pytorch官网，那里有详细的文档和示例。 𐟒ꦘŽ天我们将学习softmax函数，加油！祝你在学习的道路上不断进步！

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