动手学深度学习

什么是"动手学深度学习"？

《动手学深度学习》是一本面向深度学习初学者的教材，旨在帮助读者快速入门深度学习领域。本书通过理论与实践相结合的方式，详细介绍了深度学习的基本概念、常用模型和算法，并提供了大量的代码示例和实战项目，帮助读者深入理解和掌握深度学习的核心技术。

"动手学深度学习"有哪些功能？

1. 提供了丰富的理论知识：本书详细介绍了深度学习的基本概念、原理和常用模型，包括线性神经网络、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。
2. 提供了实践项目：本书提供了大量的代码示例和实战项目，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等，帮助读者将理论知识应用到实际问题中。
3. 着重实践与应用：本书注重实践与应用，通过大量的实例和项目，帮助读者掌握深度学习的实际应用技巧。
4. 结合多种深度学习框架：本书使用MXNet和PyTorch两种主流深度学习框架进行代码实现，帮助读者熟悉和掌握不同框架的使用方法。

应用场景：

1. 学生和研究人员：作为深度学习的入门教材，本书适用于学生和研究人员快速了解和学习深度学习的基本概念和技术。
2. 工程师和开发人员：本书提供了大量的代码示例和实战项目，适用于工程师和开发人员学习和应用深度学习技术。
3. 数据科学家和研究人员：本书提供了丰富的理论知识和实践项目，适用于数据科学家和研究人员深入学习和研究深度学习领域。