动手学深度学习

课程简介

• 先修要求：Python，线性代数，概率论，算法，机器学习基础
• 主要内容：覆盖了 MLP、CNN、RNN、GRU、LSTM、Attention，以及凸优化入门、计算性能，深度学习在 CV 和 NLP 中的一些应用等内容，并且还会手把手指导你参加 Kaggle 比赛实战！

动手学深度学习这门课程由大名鼎鼎的李沐授课，主要聚焦于理论与代码实践的融合，提供了大量可以正确运行的代码，因而非常适合用来学习深度学习的代码架构。全课程还依次介绍了多种深度学习网络架构，包括但不限于 LeNet、AlexNet、GoogleNet、ResNet、DenseNet 等。此外，李沐大神还会手把手带领你参加房价预测、图像分类、识别狗的品种等 Kaggle 比赛，非常有趣。

不过，这门课也并非网上所说那么厉害，我感受到的有几个问题：

1. 由于全课程主要偏向于应用实践，所以一些理论上的讲解并不是很清晰，部分一带而过，需要自行查阅其它资料。
2. 中文版教材甚至有内容前后衔接不当，阅读时有割裂感。
3. 代码中大量使用了 d2l 这个包进行部分步骤的简化，然而在这门课之外的地方基本不会使用它。因此推荐阅读源码学习积累，如果你的编程能力足够，还可以考虑自行编写代码以替换。

相关链接

1. 课程视频：B 站搜索动手学深度学习
2. 中文课程网址：https://zh-v2.d2l.ai。更推荐阅读英文版：https://d2l.ai