深度学习（中文版）[deep learning]AI圣经北大张志华教授审校 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] Ian，Goodfellow 等著，赵申剑等译，张志华校

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深度学习
机器学习
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神经网络
张志华
AI
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理论与实践

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店铺：广州购书中心

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：21322660097

包装：平装

丛书名：深度学习

外文名称：deep learning

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

具体描述

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编辑推荐

　　AI圣经！深度学习领域奠基性的经典书！长期位居美国ya马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推jian！

　　深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。

　　本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

　　封面特色：由艺术家DanielAmbrosi提供的公园杜鹃花步道梦幻景观。在Ambrosi的亿级像素全景图上，应用JosephSmarr（Google）和ChirsLamb（NVIDIA）修改后的GoogleDeepDream开源程序，创造了DanielAmbrosi的“幻景”。

内容简介

　　《深度学习》由知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

　　《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

作者简介

　　IanGoodfellow，谷歌公司(Google)的研究科学家，2014年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题，特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。IanGoodfellow在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者，他发明了生成式对抗网络，在深度学习领域贡献卓越。

　　YoshuaBengio，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO)的教授，蒙特利尔学习算法研究所(MILA)的负责人，CIFAR项目的共同负责人，加拿大统计学习算法研究主席。YoshuaBengio的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程(IFT6266)，并培养了一大批研究生和博士后。

　　AaronCourville，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是LISA实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学习模型和方法，特别是开发概率模型和新颖的推断方法。AaronCourville主要专注于计算机视觉应用，在其他领域，如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他AI相关任务方面也有所研究。

　　中文版审校者简介

　　张志华，北京大学数学科学学院统计学教授，北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授，主要从事机器学习和应用统计学的教学与研究工作。

　　译者简介

　　赵申剑，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为数值优化和自然语言处理。

　　黎彧君，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为数值优化和强化学习。

　　符天凡，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为贝叶斯推断。

　　李凯，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为博弈论和强化学习。

精彩书评

　　《深度学习》由该领域的三位专家撰写，是目前该领域唯1的综合性图书。它为正在进入该领域的软件工程师和学生提供了广泛的视角和基础的数学知识，同时也可以为研究者提供参考。

　　——ElonMusk，OpenAI联合主席，特斯拉和SpaceX共同创始人兼首席执行官

　　这是深度学习的权wei教科书，由该领域的主要贡献者撰写。此书内容非常清晰、全面并且权wei。阅读这本书，你可以知道深度学习的由来、它的好处以及它的未来。

　　——GeoffreyHinton，多伦多大学荣誉退休教授，Google杰出研究科学家

　　zui近十年以来，深度学习成为了风靡的技术。学生、从业人员和教师都需要这样一本包含基本概念、实践方法和研究课题的教科书。这是深度学习领域第1本综合性的教科书，由几位zui具创意和多产的研究人员撰写。这本书将成为经典。

　　——YannLeCun，Facebook人工智能研究院院长，纽约大学计算机科学、数据科学与神经科学教授

　　深度学习的中文译本忠实客观地表述了英文原稿的内容。本书三位共同作者是一个老中青三代结合的整体，既有深度学习领域的奠基人，也有处于研究生涯中期的领域中坚，更有领域里近年涌现的新星。所以书作结构行文很好地考虑到了处于研究生涯各个不同阶段的学生和研究人员的需求，是一本非常好的关于深度学习的教科书。

　　深度学习近年在学术界和产业界都取得了极大的成功，但诚如本书作者所说，深度学习是创建人工智能系统的一个重要的方法，但不是全部的方法。期望在人工智能领域有所作为的研究人员，更可以通过本书充分思考深度学习和传统机器学习和人工智能算法的联系和区别，共同推进本领域的发展。

　　——微软研究院首席研究员华刚博士

　　这是一本还在写作阶段就被开发、研究，工程人员极大关注的深度学习教科书。它的出版表明了我们进入了一个系统化理解和组织深度学习框架的新时代。这本书从浅入深介绍了基本数学、机器学习经验，以及现阶段深度学习理论和发展。它能帮助AI技术爱好者和从业人员在三位专家学者的思维带领下全方位了解深度学习。

　　——腾讯优图杰出科学家、香港中文大学教授贾佳亚

　　深度学习代表了我们这个时代的人工智能技术。这部由该领域zui权wei的几位学者Goodfellow、Bengio、Courville撰写的题为《深度学习》的著作，涵盖了深度学习的基础与应用、理论与实践等各个方面的主要技术，观点鲜明，论述深刻，讲解详尽，内容充实。相信这是每一位关注深度学习人士的必读书目和宝典。感谢张志华教授等的辛勤审校，使这部大作能够这么快与中文读者见面。

　　——华为诺亚方舟实验室主任，北京大学、南京大学客座教授，IEEEFellow李航

　　从基础前馈神经网络到深度生成模型，从数学模型到zui佳实践，此书覆盖深度学习的各个方面。《深度学习》是当下zui适合的入门书籍，强烈推荐给此领域的研究者和从业人员。

　　——亚马xun主任科学家、ApacheMXNet发起人之一李沐

　　出自三位深度学习zui前沿权wei学者的教科书一定要在案前放一本。本书的第二部分是精华，对深度学习的基本技术进行了深入浅出的精彩阐述。

　　——ResNet作者之一、Face++首席科学家孙剑

　　过去十年里，深度学习的广泛应用开创了人工智能的新时代。这本教材是深度学习领域有重要影响的几位学者共同撰写。它涵盖了深度学习的主要方向，为想进入该领域的研究人员，工程师，以及初学者提供了一个很好的系统性教材。

　　——香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥教授

　　AI圣经！此书是所有数据科学家和机器学习从业者要在这个快速增长的下一代技术领域立足的必读书籍。

　　——DanielD.Gutierrez，知名媒体机构insideBIGDATA

　　这是一本教科书，又不止是一本教科书。任何对深度学习感兴趣的读者，本书在很长一段时间里，都将是你能获得的zui全面系统的资料，以及思考并真正推进深度学习产业应用、构建智能化社会框架的绝jia理论起点。

　　——新智元创始人兼CEO杨静

前言/序言

　　译者序青山遮不住，毕竟东流去

　　深度学习这个术语自2006年被正式提出后，在近10年得到了巨大发展。它使人工智能(AI)产生了革命性的突破，让我们切实地领略到人工智能给人类生活带来改变的潜力。2016年12月，MIT出版社出版了IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位学者撰写的《DeepLearning》一书。三位作者一直耕耘于机器学习领域的前沿，引领了深度学习的发展潮流，是深度学习众多方法的主要贡献者。该书正应其时，一经出版就风靡。

　　该书包括3个部分，第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识。第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术。第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。因此，该书适用于不同层次的读者。我本人在阅读该书时受到启发良多，大有裨益，并采用该书作为教材在北京大学讲授深度学习课程。

　　这是一本涵盖深度学习技术细节的教科书，它告诉我们深度学习集技术、科学与艺术于一体，牵涉统计、优化、矩阵、算法、编程、分布式计算等多个领域。书中同时也蕴含了作者对深度学习的理解和思考，处处闪烁着深刻的思想，耐人回味。第1章关于深度学习的思想、历史发展等论述尤为透彻而精辟。

　　作者在书中写到：“人工智能的真正挑战在于解决那些对人来说很容易执行、但很难形式化描述的任务，比如识别人们所说的话或图像中的脸。对于这些问题，我们人类往往可以凭直觉轻易地解决”。为了应对这些挑战，他们提出让计算机从经验中学习，并根据层次化的概念体系来理解世界，而每个概念通过与某些相对简单的概念之间的关系来定义。由此，作者给出了深度学习的定义：“层次化的概念让计算机构建较简单的概念来学习复杂概念。如果绘制出表示这些概念如何建立在彼此之上的一幅图，我们将得到一张‘深’(层次很多)的图。由此，我们称这种方法为AI深度学习(deeplearning)”。

　　作者指出：“一般认为，到目前为止深度学习已经经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论(cybernetics)中，20世纪80年代到90年代深度学习以联结主义(connectionism)为代表，而从2006年开始，以深度学习之名复兴”。

　　谈到深度学习与脑科学或者神经科学的关系，作者强调：“如今神经科学在深度学习研究中的作用被削弱，主要原因是我们根本没有足够的关于大脑的信息作为指导去使用它。要获得对被大脑实际使用算法的深刻理解，我们需要有能力同时监测(至少是)数千相连神经元的活动。我们不能够做到这一点，所以我们甚至连大脑简单、深入研究的部分都还远远没有理解”。值得注意的是，我国有些专家热衷倡导人工智能与脑科学或认知学科的交叉研究，推动国家在所谓的“类脑智能”等领域投入大量资源。且不论我国是否真有同时精通人工智能和脑科学或认知心理学的学者，至少对交叉领域，我们都应该怀着务实、理性的求是态度。唯有如此，我们才有可能在这一波人工智能发展浪潮中有所作为，而不是又成为一群观潮人。

　　作者进一步指出：“媒体报道经常强调深度学习与大脑的相似性。的确，深度学习研究者比其他机器学习领域(如核方法或贝叶斯统计)的研究者更可能地引用大脑作为参考，但大家不应该认为深度学习在尝试模拟大脑。现代深度学习从许多领域获取灵感，特别是应用数学的基本内容如线性代数、概率论、信息论和数值优化。尽管一些深度学习的研究人员引用神经科学作为重要的灵感来源，然而其他学者完全不关心神经科学”。的确，对于广大青年学者和一线的工程师来说，我们是可以完全不用因为不懂神经(或脑)科学而对深度学习、人工智能踯躅不前。数学模型、计算方法和应用驱动才是我们研究人工智能的可行之道。深度学习和人工智能不是飘悬在我们头顶的框架，而是立足于我们脚下的技术。我们诚然可以从哲学层面或角度来欣赏科学与技术，但过度地从哲学层面来研究科学问题只会导致一些空洞的名词。

　　关于人工神经网络在20世纪90年代中期的衰落，作者分析到：“基于神经网络和其他AI技术的创业公司开始寻求投资，其做法野心勃勃但不切实际。当AI研究不能实现这些不合理的期望时，投资者感到失望。同时，机器学习的其他领域取得了进步。比如，核方法和图模型都在很多重要任务上实现了很好的效果。这两个因素导致了神经网络热潮的第二次衰退，并一直持续到2007年”。“其兴也悖焉，其亡也忽焉”。这个教训也同样值得当今基于深度学习的创业界、工业界和学术界等警醒。

　　我非常荣幸获得人民邮电出版社王峰松先生的邀请来负责该书的中文翻译。我是2016年7月收到王先生的邀请，但那时我正忙于找工作，无暇顾及。然而，当我和我的学生讨论翻译事宜时，他们一致认为这是一件非常有意义的事情，表达愿意来承担。译稿是由我的四位学生赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯独立完成的。申剑和天凡是二年级的硕士生，而李凯和彧君则分别是二年级和三年级的直博生。虽然他们在机器学习领域都还是新人，其知识结构还不全面，但是他们热情高涨、勤于学习、工作专注、执行力极强。他们通过重现书中的算法代码和阅读相关文献来加强理解，在不到三个月的时间就拿出了译著的初稿，之后又经过自校对、交叉校对等环节力图使译著保持正确性和一致性。他们自我协调、主动揽责、相互谦让，他们的责任心和独立工作能力让我倍感欣慰，因而得以从容。

　　由于我们无论是中文还是英文能力都深感有限，译文恐怕还是有些生硬，我们特别担心未能完整地传达出原作者的真实思想和观点。因此，我们强烈地建议有条件的读者去阅读英文原著，也非常期待大家继续指正译著，以便今后进一步修订完善。我恳请大家多给予4位译者以鼓励。请把你们对译著的批评留给我，这是我作为他们的导师必须要承担的，也是我对王峰松先生的信任做出的承诺。

　　当初译稿基本完成时，我们决定把它公开在GitHub上，希望通过广大读者的参与来完善译稿。令人惊喜的是，有上百位热心读者给予了大量富有建设性的修改意见，其中有20多位热心读者直接帮助润色校对(详见中文版致谢名单)。可以说，这本译著是大家共同努力的结晶。这些读者来自一线的工程师和在校的学生，从中我领略到了他们对深度学习和机器学习领域的挚爱。更重要的是，我感受到了他们开放、合作和奉献的精神，而这也是推动人工智能发展不可或缺的。因此，我更加坚定地认为中国人工智能发展的希望在于年青学者，唯有他们才能让我国人工智能学科在世界有竞争力和影响力。

　　江山代有人才出，各领风骚数十年！

　　张志华代笔2017年5月12日于北大静园六院

《智能浪潮：洞察AI的过去、现在与未来》一本关于人工智能的宏大叙事，一次跨越世纪的思想探索，一个解锁未来的关键指南。在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远设想，而是深刻影响我们生活方方面面的现实力量。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从智能语音助手到疾病诊断的辅助工具，AI的身影无处不在，悄然重塑着我们的社会结构、经济模式乃至于人类自身的认知方式。然而，在这股席卷全球的智能浪潮背后，隐藏着怎样的发展脉络？它是如何从模糊的概念一步步演化成如今强大的技术引擎？它又将把我们引向何方？《智能浪潮：洞察AI的过去、现在与未来》将带您踏上一段引人入胜的旅程，深入探索人工智能这一划时代技术的核心奥秘。本书并非单纯的技术手册，而是一部集历史回溯、现状剖析与未来展望于一体的宏大叙事。它旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的视角，去认识和把握AI的本质、演进逻辑及其对人类文明的深远影响。第一部分：黎明与萌芽——AI的孕育与早期探索本书的开篇，我们将一同穿越时空，回到AI概念的孕育之初。从古希腊神话中关于人造生命的想象，到19世纪数学家对逻辑推理的探索，再到20世纪信息论的奠基，我们将追溯那些为AI思想播下种子、铺设基石的重要思想和科学成就。哲学的思辨与机械的童话：探讨早期人类对智能本质的哲学思考，以及那些充满想象力的机械自动装置，它们如何预示着对“思考机器”的渴望。图灵的预言与“模仿游戏”：详细介绍艾伦·图灵这位杰出的数学家和计算机科学先驱，他提出的“图灵测试”如何成为衡量机器智能的金标准，并勾勒出“计算”与“智能”之间的深刻联系。达特茅斯会议的诞生：聚焦1956年具有里程碑意义的达特茅斯会议，这场会议是如何正式确立“人工智能”这一学科名称，并召集了一批充满激情的先驱者，共同开启了AI的第一个黄金时代。符号主义的辉煌与局限：深入解析早期AI研究的主流范式——符号主义。了解基于规则和逻辑推理的专家系统是如何工作的，它们在特定领域取得的成功，以及为何最终面临知识获取瓶颈和常识推理的巨大挑战。第二部分：低谷与复兴——AI的寒冬与关键突破如同所有伟大的科学事业一样，AI的发展并非一帆风顺。本书将真实呈现AI发展过程中经历的“AI寒冬”——资金的撤退、期望的破灭以及研究的停滞。但同时，我们也将重点展现那些在低谷中默默耕耘、最终带来突破性进展的关键技术和理论创新。 “AI寒冬”的成因与反思：分析早期AI研究过度乐观的承诺、计算能力的限制以及对复杂现实世界理解的不足，是如何导致期望落空和研究资金缩减的。连接主义的崛起与神经网络的萌芽：介绍感知机等早期神经网络模型的工作原理，虽然它们在早期面临局限，但却为后来的深度学习奠定了重要的理论基础。知识工程的努力与局限：探讨专家系统为何在特定领域取得成功，以及其知识库构建的耗时耗力、难以扩展的根本原因。机器学习的悄然兴起：介绍统计学习方法的兴起，例如决策树、支持向量机等，它们如何开始摆脱对人工规则的依赖，从数据中学习模式。第三部分：智能的爆发——深度学习时代的崛起与变革进入21世纪，特别是近十年来，AI迎来了前所未有的爆炸式发展，其核心驱动力正是本书重点阐述的“深度学习”。我们将详细解析深度学习的强大之处，揭示它如何通过模拟人脑的结构和功能，实现对海量复杂数据的学习和理解。深度学习的原理与架构：深入浅出地解释多层神经网络（深度神经网络）的工作机制，包括卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理上的优势，以及Transformer模型在自然语言处理中掀起的革命。海量数据与计算能力的双重引擎：分析大数据集的可用性以及GPU等并行计算技术的飞速发展，如何为训练复杂的深度学习模型提供了可能。从感知到认知：展现深度学习在计算机视觉（图像识别、目标检测、人脸识别）、自然语言处理（机器翻译、文本生成、情感分析）、语音识别与合成等领域的颠覆性应用。强化学习的进步：介绍强化学习如何通过试错学习，使AI在围棋、游戏等复杂决策问题上超越人类顶尖水平。生成式AI的浪潮：探讨如GAN（生成对抗网络）和大型语言模型（LLM）等生成式AI技术，它们如何能够创造出前所未有的文本、图像、音频甚至视频内容，开启了人机协作的新篇章。第四部分：AI的触角——应用领域与产业重塑深度学习的强大能力正在渗透到我们生活的方方面面，本书将梳理AI在各个关键领域带来的深刻变革，以及由此催生的新产业和新机遇。医疗健康： AI在疾病诊断（影像分析、病理识别）、药物研发、个性化治疗方案制定方面的应用，如何提高效率、降低成本、挽救生命。交通出行：自动驾驶技术的进展，智能交通管理系统，以及AI如何重塑未来的出行方式。金融科技： AI在风险评估、欺诈检测、智能投顾、算法交易等领域的应用，如何提升金融服务的效率和安全性。工业制造：智能工厂、预测性维护、质量检测，AI如何推动工业4.0的发展。教育领域：个性化学习平台、智能辅导系统，AI如何革新教育模式，实现因材施教。科学研究： AI在材料科学、天文学、生物信息学等领域的辅助研究，如何加速科学发现的进程。创意产业： AI在艺术创作、音乐生成、内容推荐等领域的应用，如何拓展人类的想象力边界。第五部分：伦理与未来——挑战、机遇与人类的抉择随着AI技术的飞速发展，随之而来的伦理、社会和哲学问题也日益凸显。本书将以审慎的态度，探讨AI发展面临的挑战，并展望人类与AI共存的未来。 AI的伦理困境：深入分析数据隐私、算法偏见、就业冲击、责任归属、AI的安全性与可解释性等重大伦理挑战。通用人工智能（AGI）的愿景与争议：探讨AGI（即拥有与人类相当甚至超越人类的智能水平）的可能性、实现路径以及可能带来的颠覆性影响。人机协作的未来：描绘人类与AI和谐共存、优势互补的未来图景，强调AI作为工具，其最终价值在于赋能人类，而非取代人类。监管与治理：讨论如何建立有效的AI监管框架和治理机制，以确保AI技术朝着有益于人类的方向发展。重塑人类的未来：思考AI时代下，人类的价值、意义和生存方式将如何被重新定义，以及我们应如何为迎接智能社会的到来做好准备。《智能浪潮：洞察AI的过去、现在与未来》是一次对人工智能深度而全面的探索。本书以严谨的学术态度，结合生动的事例和深刻的洞察，力求为您呈现一个清晰、完整且富有启发性的人工智能图景。无论您是行业从业者、科研人员、学生，还是仅仅对未来充满好奇的普通读者，本书都将是您理解和把握这场智能革命的宝贵指南，帮助您在瞬息万变的时代浪潮中，洞察先机，把握未来。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《深度学习（中文版）》简直是一场思想的盛宴，从拿到书的那一刻起，我就被它厚重的质感和严谨的标题吸引住了。虽然我还没有来得及深入研读每一个公式和定理，但仅仅是翻阅目录和一些章节的导言，就能感受到作者深厚的功底和对深度学习领域宏观的把握。特别是在我刚开始接触深度学习，对这个领域感到既好奇又有些迷茫的时候，这本书就像一座灯塔，指引着我前进的方向。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一部关于智能本质的探索史。我尤其期待它能为我梳理清楚那些复杂的概念，比如神经网络的演化，从感知机到卷积神经网络，再到循环神经网络，以及它们各自的适用场景和底层原理。这本书的语言风格，从前几页的阅读体验来看，应该是比较学术化和严谨的，这恰恰是我所需要的，因为我希望获得的是扎实、可靠的知识体系，而不是一些浮于表面的技巧。张志华教授的审校更是为这本书增添了极强的说服力，北大教授的背书，意味着内容质量的保证，让我对这本书的学习充满信心。我相信，通过这本书的学习，我将能够建立起对深度学习一个全面而深刻的理解，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书《深度学习（中文版）》给我的第一印象就是“体系化”。我个人在学习新知识时，非常强调建立一个完整的知识体系，这有助于我对整体有一个清晰的认知，然后才能深入到细节。这本书的目录设计，让我感觉它正是朝着这个方向努力的。从基础的机器学习概念，到复杂的神经网络模型，再到一些更高级的应用，整个脉络相当清晰。我最期待的是书中能对那些核心的算法和模型，例如反向传播、梯度下降、卷积神经网络、循环神经网络等等，进行详尽的讲解。我希望能够理解它们的原理，而不仅仅是停留在“会用”的层面。这本书的语言风格，我还没来得及仔细品味，但从“AI圣经”这个称号和张志华教授审校的身份来看，我预感它会是比较学术化和严谨的，这对我来说是好事，因为我希望获得的是最扎实的知识。我期待通过这本书，能够真正建立起一个坚实的深度学习知识框架，为我未来深入研究和应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能，尤其是深度学习这个领域充满兴趣，觉得它非常前沿且充满挑战。《深度学习（中文版）》这本书，从它“AI圣经”的称号和北大张志华教授审校的背书来看，就知道它绝对是一本不容错过的经典之作。我尤其期待这本书能够为我梳理清楚深度学习中的一些核心概念，比如神经网络的结构、各种激活函数的作用、损失函数的设计，以及最重要的反向传播算法的原理。我希望通过这本书，能够真正理解这些算法是如何工作的，而不是仅仅停留在表面。我倾向于通过理解原理来掌握知识，所以如果书中能够提供清晰的数学推导和逻辑解释，那对我来说将是巨大的帮助。即使我对某些数学公式还不太熟悉，我也希望这本书能够循序渐进地引导我，让我能够逐步理解。我非常期待这本书能让我对深度学习有一个更全面、更深刻的认识，为我日后在AI领域的学习和实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《深度学习（中文版）》，我的第一感受是它带给我的那种“厚重感”。我通常喜欢从目录和序言开始，快速勾勒出书籍的整体框架和作者的写作思路。这本书的目录设计得非常清晰，涵盖了从基础的数学概念到前沿的深度学习模型，循序渐进，非常适合我这样希望系统学习的人。虽然我暂时还未能深入到具体的算法细节，但书中对机器学习基本原理的阐述，以及与深度学习的联系，让我对“AI圣经”这个称号有了更直观的认识。我特别关注那些关于理论推导的部分，因为我深信，理解背后的数学原理是掌握任何技术精髓的关键。这本书的语言风格，虽然我还没有完全体会，但从一些片段来看，它似乎力求做到精准和详尽，希望能将复杂的概念以一种易于理解但又不失严谨的方式呈现出来。张志华教授的审校，无疑为这本书的学术价值和可靠性又添上了一笔重重的砝码。我期待通过这本书，能够真正领略到深度学习的魅力，并为自己今后在该领域的研究和应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

还没完全读进去，但光是翻看《深度学习（中文版）》的排版和一些例子，就让我感觉这是一本“硬核”的书。我一直对人工智能领域充满了好奇，尤其是深度学习，它给我们的生活带来了太多颠覆性的变化。但是，很多网上的教程或者科普文章，总感觉不够深入，讲不到点子上。这本书，从它“AI圣经”的称号和北大张志华教授审校来看，就知道它的分量不一般。我尤其期待书中能够详细讲解那些在论文中经常看到的网络结构，比如CNN、RNN、Transformer等等，它们到底是怎么工作的，背后的数学原理是什么，以及在不同的应用场景下，我们应该如何选择和调整它们。我不是一个喜欢死记硬背的人，我更看重的是理解，所以这本书如果能在我对这些复杂的模型进行深入剖析，并让我理解它们的设计哲学，那就太棒了。我希望这本书的语言能够尽量地清晰，即使是对于数学基础不是那么扎实的读者，也能逐步跟上，当然，如果能有一些恰当的图示和代码示例，那就更完美了。