只保留3天 |《深度学习入门》中文版PDF和源代码下载

随着 深度学习在AI领域的技术大面积的落地应用 ，它成为人工智能领域目前最火爆的技术之一，是人工智能一次里程碑式的突破。

深度学习的精妙在于他可以 实现凭借对海量数据的高效特征抽取 与 时常“媲美人类水平”的建模。

对于搞数据开发或者算法的人来说， 深度学习是迟早要接触的，也是一定要了解的 。 目前深度学习领域的创新机会依然比较多 ，随着深度学习领域的“轮子”越来越丰富，深度学习的行业场景创新将迎来爆发期。 作为一名技术类博主，经常会 被问到的莫过于「如何入门深度学习了」。 对于初学者来说，直接阅读英文资料，效率低，估计读着读着就没信心读下去了。这时候， 有一份权威的中文资料该多好呀 。 今天我来给大家准备了两份学习资料，帮助大家 夯实算法工程师基本功 ----深度学习。 资源一：《算法工程师必知必会的深度学习框架从0到1》（视频\代码\PPT） 这套教程的出品人是：王小天，扎根于计算机视觉与人工智能算法与工程教育布道5年之久， 现BAT大厂算法组leader与校招、社招核心面试官。 关于这位大佬，他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文， 具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。

工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作，推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化，对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。

这份教程通过讲解和实战操作，带你从零开始训练网络，做到独立搭建和设计卷积神经网络（包括主流分类和检测网络），并进行神经网络的训练和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架）， 通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。 资源二：一本口碑极佳的深度学习中文版书籍——《深度学习入门—基于Python的理论与实现》， 豆瓣评分高达9.4，PDF和源代码已经准备好！

这本书是深度学习真正意义上的入门书 ，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。 书中使用Py3，尽量不依赖外部工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络， 使读者在此过程中逐步理解深度学习。

书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解， 此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用 。 如何领取电子版pdf + 配套源代码？

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