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——晦涩难懂的数学 知识、复杂的算法、烦琐的编程……深度学习虽然让无数读者心怀向往，却也让不少人望而生畏，深感沮丧：时间没少花，却收效甚微。
如何才能更好的学习深度学习呢?
破解深度学习（基础篇）+（核心篇）就是助你破解深度学习模型算法与实现难题的书。
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。
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。
深度学习基础+核心套书特色
只说人话”，破解难题
深度学习内容常常以概念深奧、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Jupvter笔记本的源代码，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。
破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。
本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络）。
本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。
本书组织结构
本书侧重于深度学习基础知识和原理的讲解，力争用深入浅出的语言、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 9 章，内容分别如下。
● 第 1 章 欢迎来到深度学习的世界—本章主要介绍深度学习的基本概念和应用领域，包 括神经网络原理和发展历程，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的 应用。通过本章的学习，读者可以初步理解深度学习的核心理念和实践领域，为之后的学 习奠定坚实的基础。
● 第 2 章 必要的数学预备知识—本章以新颖的视角，高效地带读者回顾深度学习所需的数学知识，包括线性代数、微积分、概率论等。本章内容可以帮助读者在温习中 更加了解它们在深度学习中的应用，为后续章节的学习做好准备。
● 第 3 章 环境安装和工具使用—本章主要介绍与深度学习环境相关的 Python 安装、 深度学习框架 PyTorch 的安装和使用，以及 Jupyter Notebook 等实用工具的操作方法。 通过本章，读者可以掌握深度学习环境的搭建和必备工具的使用，为后续的学习实践 打下良好基础。
● 第 4 章 深度神经网络：误差倒查分解—本章主要介绍深度神经网络的核心原理和 常见的网络结构，包括多层感知机、前向和反向传播、回归和分类问题等。本章可让 读者对神经网络的本质，也就是误差倒查分解有深入的理解，确保为接下来的学习铺 好路。
● 第 5 章 常见挑战及对策：一切为了泛化能力—本章主要介绍神经网络训练过程中 的常见问题，比如过拟合和欠拟合，以及相应的正则化解决方案。通过本章的学习， 读者会对什么是泛化能力有更加清楚的认识和思考。
● 第 6 章 梯度下降算法及变体：高效求解模型参数—本章讲解最优化理论与深度学 习的关系，在此基础上全面回顾各种优化算法的发展历程，并用统一的框架让读者高 屋建瓴地理解它们内在的关系，从而对如何高效求解模型参数加深认知。
● 第 7 章 基础卷积神经网络：图像处理利器—本章将专注于基础卷积神经网络的介 绍，从图像卷积、卷积层、池化层到具体的代码实现，帮助读者快速熟悉这个图像处理 利器。
● 第 8 章 基础循环神经网络：为序列数据而生—本章以序列数据为主要讨论对象， 详细介绍基础循环神经网络模型的方方面面。
● 第 9 章 注意力神经网络：赋予模型认知能力—本章将会详细介绍注意力机制的原 理和常见的注意力机制模型 Transformer。通过本章学习，读者可以了解注意力机制的发 展历程、核心思想和应用场景，深刻认知除 CNN、RNN 之外这第三类神经网络的奥秘。
破解深度学习（核心篇）：模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。
经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基础模型的组合体，即概率生成模型；第5章和第6章着重介绍这些复杂模型在计算机视觉和自然语言处理两大最常见领域的应用；第7章讲解生成式大语言模型的内在原理并对其发展趋势予以展望。
本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，能够帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能相关专业的教学用书。
本书组织结构
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包括BERT、GPT系列、T5、VT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：让智慈可见—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。
本套书读者对象
本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
本书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，本书梳理了必 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，以便读者自我学习和巩 固知识。书中内容设计由浅入深，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能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，以期 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。同时，为了方便读者深入研究和探索，我们还提供了相关论文引用和代码示例。