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纸质书:《动手学深度学习》

纸质书:《动手学深度学习》

zh.d2l.ai

更新: 2025-05-20
访问: 4,703次
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网站详情

基本信息

  • 收录时间 2025-05-20
  • 所属国家 中国
  • 全球排名 #-
  • 语言支持 中文
  • 费用类型 免费 + 高级订阅

功能评分

易用性 9.0/10
功能丰富度 8.8/10
内容质量 9.2/10
性价比 8.5/10

标签分类

动手学深度学习 新增PaddlePaddle实现 术语标注 样式 用词规范 语言表述 卷积神经网络 PyTorch 实战 机器学习入门 深度学习在线教程 循环神经网络 医疗影像深度学习实践

详情介绍

  • 站点名称：纸质书《动手学深度学习》配套在线学习平台
  • 站点 URL：https://zh.d2l.ai/
  • Title：动手学深度学习：在线教程与代码实践
  • Keywords：动手学深度学习，深度学习在线教程，PyTorch 实战，卷积神经网络，循环神经网络，机器学习入门，医疗影像深度学习实践
  • Description：《动手学深度学习》官方网站提供交互式学习体验，包含可运行的 Jupyter 记事本、代码示例和实战项目。涵盖卷积神经网络、循环神经网络等核心技术，适合学生、工程师和研究人员通过理论与实践结合掌握深度学习。立即访问，开启 AI 学习之旅！

站点简介


《动手学深度学习》在线平台是纸质书的官方配套资源，旨在为用户提供理论与实践深度融合的深度学习学习体验。平台以 Jupyter 记事本为载体，将文字、公式、代码和运行结果整合，支持用户直接修改代码并观察输出，实现 “边学边练”。内容覆盖深度学习基础、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等核心领域，并包含 Kaggle 竞赛实战案例，帮助用户快速掌握从数据预处理到模型部署的全流程。

平台技术特点包括：

  1. 多框架支持：同时提供 PyTorch 和 MXNet 版本代码，适应不同用户技术偏好。
  2. 社区互动：配套讨论区和教学视频，用户可与全球学习者交流并获取最新内容更新。
  3. 动态内容生成：通过在线运行代码实时展示结果，降低学习门槛。

核心功能


  1. 交互式教程：每个章节均为可运行的 Jupyter 记事本，用户可直接修改代码参数，观察模型输出变化，例如调整卷积核大小观察图像分类效果。
  2. 实战项目：涵盖房价预测、图像分类（CIFAR-10）、情感分析等真实场景案例，从数据加载到模型调优全程指导。
  3. 多语言支持：中英文内容同步更新，适配不同语言背景用户。
  4. 资源下载：提供课件、作业和教学视频，支持离线学习。

特点优势


  1. 实践导向：通过代码示例和项目驱动学习，避免纯理论的抽象性，帮助用户快速建立工程思维。
  2. 技术前沿：内容持续更新，涵盖 BERT、推荐系统等最新技术，保持与学术和工业界同步。
  3. 低门槛适配：无需复杂环境配置，支持在线运行，适合零基础学习者。
  4. 社区生态：全球 40 个国家 175 所高校采用，形成活跃的学习社区，用户可获取及时答疑和资源分享。

适用人群


  1. 学生群体：适合计算机、人工智能等专业学生，提供从基础到进阶的系统化学习路径，辅助课程学习和毕业设计。
  2. 工程师：帮助从业者快速掌握深度学习框架（如 PyTorch）的实际应用，解决图像识别、自然语言处理等领域的工程问题。
  3. 研究人员：提供前沿模型的复现代码和论文解读，支持学术研究与创新。
  4. 自学者：通过交互式学习和社区支持，降低自学难度，适合希望转行或提升技能的在职人员。

使用指南


  1. 访问与注册：直接通过 URL 访问，无需注册即可浏览内容；如需参与讨论，可注册社区账号。
  2. 学习路径：
    • 新手建议从 “预备知识” 章节开始，巩固数学和编程基础。
    • 进阶用户可直接进入 “实战案例” 模块，结合 Kaggle 竞赛项目提升技能。

  3. 代码运行：点击章节中的 “运行” 按钮，可在浏览器中直接执行代码，观察输出结果。若需本地运行，可下载 Jupyter 文件并配置环境。
  4. 资源获取：在页面底部可下载课件、作业和教学视频，支持离线学习。

常见问题及解决方案


  1. 代码运行报错：
    • 问题：代码执行时出现依赖库缺失或版本不兼容。
    • 解决：检查环境配置，确保安装指定版本的 PyTorch 或 MXNet，可参考官方文档中的安装指南。

  2. 数学公式显示异常：
    • 问题：部分公式无法正常渲染。
    • 解决：刷新页面或清除浏览器缓存，若仍未解决，可尝试使用 Chrome 或 Firefox 浏览器。

  3. 社区讨论权限：
    • 问题：无法发布或回复讨论。
    • 解决：确认账号已注册并登录，若权限不足，可联系管理员申请认证。


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  3. CS231n（斯坦福计算机视觉课程）：专注计算机视觉领域，包含大量经典模型解析和代码示例。
  4. Kaggle 平台：通过参与竞赛提升实战能力，平台内提供丰富的数据集和开源解决方案。

以上推荐资源均以 “理论 + 实践” 为特色，与《动手学深度学习》在线平台共同构建完整的学习生态。

特色功能

AI图片生成

支持自由姿势的商品种草图生成，批量产出差异化、氛围感的商拍图

AI文案优化

基于商品信息自动生成高转化率的种草文案，适配不同平台风格

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用户评论 (2,348)

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王教授

2023-10-05 •

我在教学中使用ChatGPT作为辅助工具，它能快速生成测验问题和解释复杂概念。但学生需要学会批判性思考，不能完全依赖AI的答案。

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