动手学深度学习

《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）是深度学习入门的书籍、教程和课程，由李沐、Aston Zhang、Zack Lipton和Alex J. Smola等人共同编写。该教程以Python和MXNet框架为基础，介绍了深度学习的基本概念、算法、实践技巧和最新进展。你可以从其网站上找到相应的课程和教材，《动手学深度学习》主要分为三个部分：

1. 预备知识：介绍深度学习的基本概念、线性代数、概率论和数值计算等基础知识。
2. 深度学习基础：介绍深度学习的基本模型，包括多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等，并介绍了模型的训练、优化和评估等基本技术。
3. 深度学习实战：通过实际案例，介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域的应用。

《动手学深度学习》的优点在于：

1. 注重实践：书中提供了丰富的实例和代码，读者可以通过实践掌握深度学习的基本概念和算法。
2. 易于理解：书中使用简单的语言和图表来解释深度学习的复杂概念，便于读者理解。
3. 框架灵活：书中使用MXNet框架作为示例，但许多代码也适用于其他深度学习框架。

总之，《动手学深度学习》是一本适合初学者入门的深度学习教材，也可以作为深度学习从业者的参考书籍，搭配上李沐大神的视频教程，相信你可以很快入门深度学习。李沐大神也在哔哩哔哩上开设有账号跟着李沐学AI，你可以关注他的最新视频和教程。