如何学习神经网络与深度学习？看这本开源的中文教程！
本文转自：AI 有道，作者：红色石头
今天给大家推荐一份最近新出的非常火热的深度学习入门教程：《神经网络与深度学习》，这本书由复旦大学的邱锡鹏老师所著。
《神经网络与深度学习》排在首位的特点就是它是完全的中文教程。我相信大部分深度学习入门学者面对英文教程的时候，战斗力多半会削减大半。而邱锡鹏老师的这本书恰恰为中国学生而著，大大降低了深度学习的语言门槛，让大家有更多的精力放在核心知识内容的学习上。
关于本书
关于本书，邱锡鹏是这样评价的：
近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。
从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能问答、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地使用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者们的长期努力。
最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这一个“崭新”的研究领域：深度学习。
深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。
目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。
这本书的作者邱锡鹏老师，目前是复旦大学计算机科学技术学院的博士生导师、自然语言处理与深度学习组的副教授。
《神经网络与深度学习》主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的实际应用。
主要内容
这本书目前已经更新完毕，总共包含了 15 章。
内容涉及神经网络集基础知识以及经典的 CNN、RNN 模型，还有其在 CV 和 NLP 方面的应用。
15 章内容分为三大部分：第一部分为入门篇，包括 1~3 章；第二部分为基础模型，包括 4~10 章；第三部分为进阶模型，包括 11~15 章。
完整书籍目录如下：
第 1 章：绪论
第 2 章：机器学习概述
第 3 章：线性模型
第 4 章：前馈神经网络
第 5 章：卷积神经网络
第 6 章：循环神经网络
第 7 章：网络优化与正则化
第 8 章：注意力机制与外部记忆
第 8 章：无监督学习
第 10 章：模型独立的学习方式
第 11 章：概率图模型
第 12 章：深度信念网络
第 13 章：深度生成模型
第 14 章：深度强化学习
第 15 章：序列生成模型
除了 15 章正文内容外，作者还为我们提供了详细的数学基础知识，放在了附录部分。数学基础总共包含 4 方面内容：
附录 A：线性代数
附录 B：微积分
附录 C：数学优化
附录 D：概率论
这些数学基础知识，可谓是神经网络与深度学习的内功心法！也是本书的最大亮点之一，能够极大提升我们在阅读本书的效率。
课程资源
目前，邱锡鹏老师已经开源了该课程所有的资源，包括书籍 pdf，课程 ppt，书籍相关习题参考代码等。
课程主页：
https://nndl.github.io/
全书 pdf：
https://nndl.github.io/nndl-book.pdf
3 小时课程概要：
http://bit.ly/2JlORWX
示例代码：
https://github.com/nndl/nndl-codes
课程练习：
https://github.com/nndl/exercise
关于课程练习，作者大都提供了最热门的 PyTorch 和 TensorFlow 两种框架的实现方式。
赶紧马了这份优秀的深度学习资源，上手学起来吧！
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