动手学深度学习是什么
《动手学深度学习》是一本由阿斯顿·张、李沐、[美]扎卡里·C.立顿（注：有说法为扎卡里·C.斯莫拉）、[德]亚历山大·J.斯莫拉共同撰写的书籍，由人民邮电出版社于2019年出版。该书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验，不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。
动手学深度学习的主要功能
- 理论与实践结合：该书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。
- 交互式学习：与传统图书不同，该书的每一节都是一个可以下载并运行的Jupyter记事本，将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。
- 系统全面：全书内容分为3个部分，第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
动手学深度学习的主要技术特点
- 强调动手实践：该书提供了大量的编程实践机会，读者可以通过运行代码来加深理解。
- 易于理解：该书使用通俗易懂的语言和丰富的示例来解释复杂的深度学习概念。
- 前沿性：该书涵盖了深度学习领域的最新技术和研究成果，为读者提供前沿的知识。
动手学深度学习的应用场景
《动手学深度学习》的应用场景广泛，主要面向希望了解深度学习，特别是对实际使用深度学习感兴趣的大学生、工程师和研究人员。通过阅读该书，读者可以掌握深度学习的基础知识和实践技能，并将其应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自动驾驶等领域。例如，在计算机视觉领域，深度学习可用于图像识别、物体检测、图像分割等任务；在自然语言处理领域，深度学习可用于机器翻译、语音识别、情感分析等任务。
