原文标题：11天就能读完，内容不难且超实用，这本书拥有初学者真正需要的所有信息！
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
- 在日本，人工智能领域影响力超越“花书”的《深度学习入门》连续位列日亚“人工智能”类图书榜首，被众多高校名师列为AI入门教材。
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它深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。
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书评指出，该书内容对初学者十分友好，即使基础一般，也能流畅地读下去。
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作者从头开始构建深度学习，不依赖框架。结合使用验证数据的实例，证明了高效的实现方法及其理论。
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该书不光教授构建机器学习模型的技巧，还会让读者了解将什么样的机器学习模型用于解决什么样的问题。
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书中使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解。示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。
怜星夜思：
1、《深度学习入门》一书中提到的’不依赖框架’是什么意思？初学者在学习深度学习时，依赖框架有哪些优缺点？
2、如何在学习深度学习的过程中，平衡理论知识和实践操作？
3、书评中提到“没有其他对初学者如此友好的入门书了”，你们是否认同？为什么？
2、如何在学习深度学习的过程中，平衡理论知识和实践操作？
3、书评中提到“没有其他对初学者如此友好的入门书了”，你们是否认同？为什么？
原文内容
在日本，有一本书在 AI 领域的影响力超越了实力派的“花书”，长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，众多五星好评。它被众多高校名师列入 AI 入门教材，如果你也是 AI 领域的开发者，说不定你手上的这本书已经翻烂了。
这本就是被称为「鱼书」的《深度学习入门：基于 Python 的理论与实现》。原书上市不到 2 年，在日本就已经加印到 100000+ 册了，对于技术图书来讲已经是个非常惊人的数字了。目前这本书在豆瓣上也有 9.5 分的高分评价，在中国读者中间，这本书同样有口皆碑。
作为深度学习真正意义上的入门书，这本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。对于初学者来说，这本书学习曲线平滑，内容详细，超级友好。相比 AI 圣经“花书”，本书更合适入门！
那么它是如何全方位帮助到读者的？以下这篇书评，想必会给你一些参考。书评的作者作为人工智能新手，在上手之前，为了寻找适合自己学习的内容，读了很多书，但「鱼书」无疑是最好的那本！
我是人工智能方面的编程新手，前后看了很多人工智能的学习书籍，很多内容非常生硬，让我无法理解。看到豆瓣上的推荐，所以我决定从这本书继续读下去学习。我前后用了 11 天读完，每天读一点。根据我的经验，我估计大部分人也能和我一样即使基础一般，但也能流畅地读下去。
至于书的印象，好像每章都在逐步地升华。即使是我这样的初学者也会觉得容易，因为本书内容对初学者十分友好。这本书解释了如何实现一个模仿人脑神经回路机制的神经网络，以及如何学习它，使用图形公式和使用 Python3 去实现。
通过阅读本书，你将能够想象计算机是通过怎样的过程来学习（本书中主要是字符识别）等看似模棱两可、标准难以界定的事物。作者把内容简化到可以理解的程度，只要你有本科阶段最基础的数学知识（主要是微分、矩阵和序列），就可以轻松理解。
在学习机器学习方面，我看过的很多书都会使用框架，很少有书详细解释事情是如何完成的。然而，这本书从头开始构建深度学习，不依赖框架。作者结合使用验证数据的实例，证明了高效的实现方法及其理论等，并描述了 Python 实现代码。
感谢作者，他写出了除非我在相关研究机构做科研工作的环境中才能知道的技巧。这本书使我对深度学习产生了很强的兴趣。作者不仅会教你从头开始构建机器学习模型的技巧，还会让你大致了解将什么样的机器学习模型（层、函数）用于解决什么样的问题。
总之，这是一本很棒的书。没有其他对初学者如此友好的“入门书”了。许多机器学习书籍自称是面向初学者，但内容往往只有技术术语和代码，几乎没有任何解释。
我曾经对这类自称是入门的书籍感到沮丧，但这次，我被这本书震撼了！它拥有初学者真正需要的所有信息。
另外，既然强调“自己动手学习”，那也不是光凭知识就可以的，动手操作跟着练习也同样重要。如果你即将开始入门深度学习，那么这本绝对是你的不二选择！
斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译
本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。
书中使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。
这么棒的”鱼书“，猫跟你我都想拥有~~
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