9.8 分的深度学习入门神器:鱼书第四部惊艳登场!

原文标题:豆瓣飙到9.8分,大家疯传的深度学习“鱼书”,果然超好懂!看得出这套书是真心想把我教会!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

- 被称为「鱼书」的《深度学习入门:基于 Python 的理论与实现》系列,在日本 AI 领域影响深远,位列日亚“人工智能”类榜首。 - 第四部新书刚上市不到一个月,豆瓣评分就飙到 9.8,延续了系列良好口碑。 - 这套书主打内容简明易懂、侧重原理,适合不同阶段的学习者。 - 作者斋藤康毅擅长以读者听得懂的语言讲解复杂原理,让你循序渐进无压力入门深度学习。 - 系列图书销量超过 10 万册,受到大量读者的认可。 - 不依赖任何外部库和工具,手把手教你学习深度学习,帮你从零开始构建深度学习基础。

怜星夜思:

1、深度学习入门有哪些好的资源推荐?
2、深度学习中有哪些比较实用的技术?
3、零基础如何快速入门深度学习?

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。

它被众多高校名师作为 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。

这就是被圈内人称为「鱼书」的《深度学习入门:基于 Python 的理论与实现》。目前累计销量已经超过 10 万册,是大家公认的真正意义上的深度学习入门书。

如今“鱼书”系列经典延续,已经更新到了第 4 部,刚上市不到一个月,豆瓣评分直接飙到 9.8,不仅是深度学习”鱼书“系列良好口碑的延续,更是体现了大家对这套书内容的认可。

这套书主打内容简明易懂、侧重原理,作者斋藤康毅很会讲,不用担心复杂的原理你理解不了,作者会用读者听得懂的语言讲解出来。学习曲线平缓,让你循序渐进无压力入门。不管你处在学习的哪个阶段,这本书都会常读常新。

正如这位读者的评论所言:“19 年初拿起来读,然后去干活去了,断了一段时间,20 年 2 月在家读完。总的来说,基于 Python 手把手教实现代码非常良心,作为入门深度学习的书可以学到不少东西。即使是在看完比较高阶的课程,自己做了些实例,回过头看也学到了不少东西,斋藤桑对于深度学习的理解真是非常有深度!

“非常好懂”是读过这本书的读者写过最多的评论了。看得出作者的良苦用心,是真心想把大家教会呀!
如果你觉得”花书“太难啃,不如试试这套书,每一本都是超级实用的存在,不依赖任何外部库和工具,手把手教你学习深度学习,帮你从零开始构建深度学习地基~
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《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译

日本深度学习入门畅销书,累计销量达 10万册,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。

《深度学习入门2:自制框架》

[日]斋藤康毅 | 著
郑明智 | 译

豆瓣评分 9.8,深度学习鱼书姊妹篇,这套书做到了真正意义上的“入门”!书中没有使用内容不明的黑盒,而是从我们能理解的最基础的知识出发,一步一步地实现最先进的深度学习技术。
美国物理学家费曼说:“What I cannot create,I do not understand.” 只有创造一个东西,才算真正弄懂了一个问题。这本书手把手带你创建深度学习框架,直击现代深度学习框架本质!

《深度学习进阶:自然语言处理》
[日]斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译

豆瓣评分 9.6 的畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你快速直达自然语言处理领域!本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。


《深度学习入门4:强化学习》
斋藤康毅 |著
郑明智 |译

强化学习就从这本开始!深受读者喜爱的“鱼书”系列第四弹,深度学习入门经典,从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零开始实现支撑强化学习的基础技术。

鱼书当然不错,不过我个人更喜欢《动手学深度学习》,这本书更加注重实战,直接带你上手写代码。而且作者还有配套的视频讲解,可以边看视频边敲代码,效率很高。

推荐一本冷门的书《深度学习 100 问》,这本书用问答的形式讲解了深度学习中的常见问题,非常适合初学者入门。而且作者还提供了配套的代码和数据集,可以边学边练。

入门深度学习最重要的是坚持,不要怕不懂,多问多查,循序渐进地学习。同时,也要保持对新技术的关注,深度学习领域发展很快,不断学习才能跟上时代的步伐。

除了看书和敲代码,还可以多看一些深度学习的博客和视频教程,这样可以帮助你更好地理解概念。另外,参加一些深度学习社区,可以和志同道合的人交流学习心得。

深度学习技术层出不穷,建议关注一下迁移学习和自动机器学习这两个领域,它们可以极大地简化深度学习模型的训练和部署。

除了 CNN 和 RNN,还有很多其他有用的技术,比如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、强化学习等。这些技术都在特定的领域有很强的应用价值。

建议先了解一些机器学习的基础知识,然后找一本通俗易懂的深度学习入门书,比如鱼书或者动手学深度学习。同时,动手实践非常重要,可以跟着书中的代码敲一遍,或者在网上找一些入门项目练手。

深度学习最常用的技术就是卷积神经网络(CNN),它在图像处理、自然语言处理等领域都有广泛的应用。另外,循环神经网络(RNN)也很重要,它可以处理序列数据,比如文本、语音等。

当然首推鱼书系列,这套书把深度学习的原理讲得非常透彻,代码也写得清清楚楚。另外,吴恩达的 Coursera 课程《神经网络与深度学习》也是入门的好选择,视频讲解很生动。