学人工智能的一坤年里小墨学长也看过很多深度学习教程，比如花书、西瓜书、统计学习方法等等经典书籍，这些书的理论代码都写的非常不错，但是图表部分都比较平常或者可以说是简陋，对纯新手来说没有图片辅助阅读难度会上几个度。
但是最近我看的一本深度学习入门教程书的 图表可视化 是真的让我眼前一亮。（书名：《深度学习：可视化方法》）
内容均来自《深度学习：可视化方法》
后面去搜了下才发现好家伙，这个作者之前做过编剧和导演，包括真人电影和动画电影，甚至还给微软做过游戏。
并且作者 Andrew Glassner 本身是计算机领域专家（北卡罗来纳大学计算机科学博士）这难道就是拍电影里计算机最厉害的，计算机界拍电影最厉害的？
这本书我下载好了，大家要是感兴趣的可以添加任意一位小助手让她发给你阅读学习
这本书是他为深度学习纯新手撰写的，用视觉化的方式介绍深度学习的概念、理论和实践。
PS：为了让新手可以无痛学习，这本书没有数学公式和编程代码，只通过图形和直观示例来降低学习门槛。
本书总共分为四个部分，从机器学习基础到深度学习高级主题，提供了系统性的知识结构：包括经典机器学习算法、神经网络、卷积网络（CNNs）、自编码器（Autoencoders）、注意力机制（Transformers）等内容。
第一部分: 基础知识
机器学习概述
统计学基础
性能测量
贝叶斯定理
函数与曲面
信息理论
第二部分: 机器学习基础
分类
模型训练与测试
过拟合与欠拟合
数据准备
分类器
集成学习
第三部分: 深度学习基础
第四部分: 深度学习进阶
卷积神经网络（CNN）
CNN 实践
自编码器
循环神经网络（RNN）
注意力机制与Transformers
强化学习
生成对抗网络（GAN）
创意应用
