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大神李宏毅“机器学习”课程集结成书,Datawhale新书出版了!电子版是 LaTeX 输出的!

LaTeX工作室 • 2 月前 • 127 次点击  

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给大家送福利啦!由人民邮电出版社出版大神李宏毅“机器学习”的成书《深度学习详解》将免费、包邮赠送给关注“LaTeX工作室”的朋友们有且仅有 3 本数量有限,具体参与方式在文末!该书电子版是 LaTeX 排版输出的。


GitHub上持续火爆的《LeeDL-Tutorial》项目,一发布就迅速获得了11.4K的星星!这个项目基于李宏毅老师“机器学习”课程,课程全网超过百万播放量,如今Datawhale新书《深度学习详解》终于出版了,新书得到了李宏毅、杨小康、周明、叶杰平、邱锡鹏 5位人工智能领域大咖的推荐!
“很高兴看到团队根据我的在线讲座不断改进材料!尽管从未见过他们本人,但他们的奉献精神确实给我留下了深刻的印象。看看令人惊叹的作品!”

另外有一个好消息,新书首发,特惠购买59.9元,有200册签名版和Datawhale学习贴纸,随机掉落,先买先得哦!

深度学习教程千千万,它究竟有什么与众不同之处,能够得到各位大牛点赞。


01

从开源到出版

首先,这是一本数百万播放量的深度学习课程配套书

李宏毅老师是台湾大学的资深教授,专攻机器学习、深度学习和语音识别与理解。让我们对他耳熟能详的莫过于他的“机器学习” 课程。这门课程在全网有数百万次播放量,并以开放性高、实践性强以及更新速度快三个特性脱颖而出,成为众多新手小白学深度学习的入门宝典。
本书精心整合了李宏毅教授最新版的深度学习课程内容,不仅涵盖了2021年春季的《机器学习》课程,还特别挑选了2017年春季课程中的精华部分。目标是让读者无论基础如何,都能轻松掌握深度学习的核心知识。
不仅如此,本书还沿袭了李宏毅教授课程的整体架构,整合了视频教学、书籍内容和课后练习的全面解析。注意的是,本书并不是直接将视频讲解转换成文字,而是提炼出核心知识点,并进行了筛选和优化,使得原本晦涩的深度学习知识变得更加易于消化,为初学者提供了一条清晰的学习路径。读者在观看“机器学习” 公开课的同时,可以使用本书作为教辅资料,以进一步深入理解课程内容。

其次,这是一部修改超500次,星标超10000的良心之作

《深度学习详解》经过了时间与众多学习者的考验。
本书书稿刚出炉,王琦、杨毅远和江季三位作者为了使教程更加完善,就在GitHub上发起了《LeeDL-Tutorial》项目,组织了一次超大规模的学习活动,吸引了一大帮深度学习爱好者。自开源项目公布以来,本书修改超500次,GitHub过万star,很多同学都通过自学本书,成功入门深度学习。
经过一年多的精心打磨和升级,这本书集合了众多读者的智慧,从学生角度出发,在内容的深度和广度上都有了质的飞跃。

最后,这是一本理论实践两头抓的深度学习教材

《深度学习详解》内容丰富且全面。在对李宏毅老师“机器学习”课程精心整合归纳后,为了丰富内容,也跟上最新的技术潮流,这本书还加了不少公开课之外的深度学习干货,从Transformer到ChatGPT,一个重点都不落下!
对抗攻击、迁移学习、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩和、可解释性机器学习、ChatGPT等等新技术,你都能在本书中看到,讲解的也十分详细,新增的第二部分的章节设计得很灵活,读者可以根据自己的兴趣和时间来选择阅读。
不止有教程,本书还加上了问答环节、课后习题及代码示例,让你能够亲自复现,亲自动手实现那些经典的深度学习算法,这样你就能更深刻地理解这些算法的精髓并应用于实践。

Part.2

感谢老师们的鼓励和支持

感谢李宏毅、杨小康、周明、叶杰平、邱锡鹏 5位人工智能领域大咖的亲笔推荐。

很高兴看到Datawhale的王琦、杨毅远、江季等同学将我的线上录影转化为可阅读的教材,他们的努力使我的教学内容能接触更多学子。希望这本书能帮助更多人探索深度学习领域,激发更多学子对这个领域的兴趣和热情。

——李宏毅

台湾大学教授


本书通过丰富生动的案例深入浅出地讲解了深度学习理论,书中涵盖了经典的深度学习算法以及前沿的生成式人工智能算法,既适合初学者入门,也适合有一定基础的研究者查漏补缺,是一本不可多得的深度学习佳作。

——杨小康

上海交通大学人工智能研究院常务副院长

国家杰出青年科学基金获得者


李宏毅教授的“机器学习”课程广受欢迎,成为引领初学者探索这一领域的“明灯”。Datawhale的三位成员以李宏毅教授的公开课为蓝本,精心编写了这本集理论与实践于一体的教程。本书延续了原课程的风格,以生动的例子和深入浅出的语言,让读者轻松愉悦地掌握深度学习的精髓。对于希望建立扎实的深度学习基础的读者来说,本书是非常理想的读物。

——周明

澜舟科技创始人、CEO


本书是一本旨在降低深度学习学习门槛、兼顾理论与实践的优质图书。本书不仅注重理论的严谨性,更重视对概念的直观理解,通过大量生动实例帮助读者构建对深度学习的直观认知。无论是希望建立扎实的深度学习基础的读者,还是希望深化对深度学习理解的从业者,都能从本书中获得宝贵的启示和实用的技能。

——叶杰平

阿里巴巴集团副总裁


李宏毅教授的“机器学习”课程以平易近人的语言和生动的实例,帮助学习者在轻松愉快的氛围中掌握机器学习的核心概念,为全球的学习者开启了智能时代的知识大门。Datawhale将这一广受欢迎的课程转化为文字,为初学者搭建了一座通向AI世界的桥梁。我鼓励每一位对AI好奇的朋友从这本书开始,迈出你探索未知的第一步。

——邱锡鹏

复旦大学教授,大模型MOSS负责人


Part.3

给读者的学习建议

首先,结合视频和书籍内容学习

本书建议读者在学习时结合李宏毅教授的课程、配套资源和书中内容,以达到最佳的学习效果。作者们提炼出核心知识点,并进行了筛选和优化,使得深度学习知识更加易于消化。

参与问答环节并做好课后作业

本书设计了问答环节,鼓励读者在学习过程中提出问题并寻找答案,这有助于提高学习的互动性和深度。同时,完成课后练习能够帮助读者快速定位并弥补知识上的漏洞,整合碎片化知识,形成系统的知识结构。

静下心来仔细研读

本书建议读者需要静下心来仔细研读,即使编著者给出了推导过程,读者也可能需要自己花时间仔细研读才能理解。这种深入的研读是成为具有深度学习思维而不只是会用工具的人的关键步骤。
目前是首批发行,仅需59.9元,并有200册签名版图书,并赠送Datawhale学习贴纸。如果大家有需要的话,建议早些,首批销售完就没有最低优惠了。
—END—




福利时间到啦!我们会选 3 位幸运读者包邮赠送这本《机器学习》纸质版本 :


参与方式:

关注本公众号,推文转发朋友圈,分享你从李宏毅老师的“机器学习”得到的收获。我将选取 点赞数量 前三名的读者朋友赠送本书(可以找朋友来点赞哦)。如出现 点赞数 相同的情况,按照时间顺序来判断。 

发送点赞截图到 latexstudio@qq.com


【开奖时间:】2024 年 8 月 18 日 20 时 截止

【兑奖时间:】2024 年 8 月 19 日 20 时 



附赠电子版 PDF 下载:


李老师的电子版书稿也同步刷新了,大家可以在这里下载 PDF,其排版输出也是由 XeLaTeX 完成:

  • 《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍,苹果书🍎),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

  • 网盘地址:https://pan.quark.cn/s/b2c826331cb8


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