麻省理工这本《理解深度学习》的免费书可太好了。

麻省理工这本《理解深度学习》的免费书可太好了。 深入讲解了深度学习的大部分概念。 而且每个章节都有搭配的PPT可以下载，还有对应练习的Python代码。 内容包括监督学习、神经网络、损失函数、正则化、卷积网络、Transformers、扩散模型、强化学习等。 这里下载PDF和课件，页面上还有更多分支的学习路径和资源：

李宏毅深度学习教程（LeeDL-Tutorial） || #深度学习

李宏毅深度学习教程（LeeDL-Tutorial） || #深度学习 李宏毅老师和Datawhale团队一起出品的电子书。本项目《LeeDL-Tutorial》对于李宏毅老师的视频教程进行了整理、校对以及迭代优化，不仅对已有内容进行了完善和补充，同时也补充了部分最新的内容以及配套的课后实战代码，方便大家理论+实战双丰收。 李宏毅老师是台湾大学的教授，其《机器学习》（2021年春）是深度学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的课堂风格深受大家喜爱，让晨曦难懂的深度学习理论变得轻松易懂，他会通过很多动漫相关的有趣例子来讲解深度学习理论。李老师的课程内容很全面，遮盖了深度学习必须掌握的常见理论，才能让学生对深度学习的绝大部分领域都有一个决定了，从而可以一步选想要深入的方向进行学习，对于想入门深度学习又想看中文讲解的同学是非常推荐的 本教程主要内容来源于《机器学习》（2021年春），并在其基础上进行了一定的原创。比如，为了尽可能地降低阅读门槛，笔者对本门公开课的精华内容进行选择取并优化，对所涉及的公式都给出了详细的推导过程，对较难理解的知识点进行了重点讲解和强化，以方易读者比较为轻松地入门。此外，为了丰富内容，笔者在教程中选择取了《机器学习》 》（2017年春）的部分内容，并补充了不少这门公开课以外的深度学习相关知识。 《机器学习》（2017年春）： | 《机器学习》（2021年春）：

Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习

Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习 描述：讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者，孔雀人才，全奖海归博士，课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，综合多项技术的混合算法，采用sklearn与keras框架（底层调用tensorflow）为你学习AI打下扎实基础。 链接： 大小：未知 标签：#学习 #知识 来自：雷锋 版权： 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习

Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习 描述：讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者，孔雀人才，全奖海归博士，课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，综合多项技术的混合算法，采用sklearn与keras框架（底层调用tensorflow）为你学习AI打下扎实基础。 链接： 大小：未统计 标签：#学习 #知识 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

|| #机器学习 #电子书

|| #机器学习 #电子书 本书提供了深度学习的完整且简明的数学工程概述。内容包括卷积神经网络、递归神经网络、transformer、生成式对抗网络、强化学习、图神经网络等。 书中聚焦于深度学习模型、算法和方法的基本数学描述，很大程度上与编程代码、神经科学关系、历史视角无关。数学基础的读者可以快速掌握现代深度学习算法、模型和技术的本质。 深度学习可以通过数学语言在许多专业人员可理解的层面上进行描述。工程、信号处理、统计、物理、纯数学等领域的读者可以快速洞察该领域的关键数学工程组成部分。 书里包含深度学习的基础原理、主要模型架构、优化算法等内容。另外还提供了相关课程、工作坊、源代码等资源。 本内容面向想要从数学工程视角理解深度学习的专业人员，内容覆盖了深度学习的主要技术，使用简明的数学语言描述深度学习的关键组成部分，是了解深度学习数学本质的很好资源。

Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习

Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习 描述：讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者，孔雀人才，全奖海归博士，课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，综合多项技术的混合算法，采用sklearn与keras框架（底层调用tensorflow）为你学习AI打下扎实基础。 链接：https://www.aliyundrive.com/s/UtscXM5Pvcz 大小：未统计 标签：#学习 #知识 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot