📚 《动手学深度学习》中文在线版（https://zh-v1.d2l.ai/index.html）：全球顶尖的开源交互式深度学习教科书

核心定位：由李沐、阿斯顿·张等顶尖学者联合打造的 中文开源深度学习教材平台，以“可运行、可讨论、可拓展”为核心，整合文字、公式、图示与交互式代码，被全球40个国家175所大学用于教学，是零基础入门到进阶实战的一站式深度学习学习阵地。

📖 核心内容架构：从基础到实战，体系化覆盖

教材按“循序渐进”逻辑编排，每章节均配套可直接运行的Jupyter记事本，支持修改代码、调整参数获取实时反馈，核心模块如下：

1. 预备知识：搭建学习基础

• 核心内容：代码运行环境配置、数据操作、自动求梯度、文档查阅方法，帮新手快速上手深度学习工具（如Gluon）；
• 特色：无需复杂环境搭建，网页端即可运行代码，降低入门门槛。

2. 深度学习基础：筑牢核心概念

• 核心模块：线性回归（从零实现+简洁实现）、Softmax回归、多层感知机、模型选择（欠拟合/过拟合）、权重衰减与丢弃法；
• 实战衔接：配套Kaggle房价预测竞赛实战，将理论落地到真实数据任务。

3. 深度学习计算：掌握工程实现

• 核心内容：模型构造、参数访问与初始化、自定义层、数据读取与存储、GPU计算；
• 价值：解决“理论懂但不会写代码”的痛点，提升工程实践能力。

4. 经典网络架构：从基础到前沿

• 卷积神经网络（CNN）：覆盖LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等经典模型，详解卷积、池化、批量归一化等核心技术；
• 循环神经网络（RNN）：含RNN、GRU、LSTM、深度RNN、双向RNN，适配序列数据处理场景（如语言模型）；
• 优化算法：梯度下降、随机梯度下降、动量法、AdaGrad等，解析模型训练的关键逻辑。

5. 拓展与实战：衔接工业界需求

• 新增内容：英文版已补充BERT、自然语言推理、推荐系统、深度学习数学章节，中文版本同步更新；
• 竞赛实战：配套CIFAR-10图像分类、Kaggle狗狗识别、阿里天池服饰属性标签识别等实战案例，积累项目经验。

✨ 平台核心特色：为什么成为全球首选教材？

1. 交互式学习体验：每小节均为可运行的Jupyter记事本，“公式+图示+代码”三位一体，修改参数即可看到结果，强化理解；
2. 权威作者与推荐：作者团队包括亚马逊资深首席科学家李沐、高级科学家阿斯顿·张等，获NVIDIA创始人黄仁勋、南京大学周志华院士等学术界/工业界大佬力荐；
3. 开源免费+资源丰富：在线版完全免费，提供中文版课件、作业、教学视频（B站/Youtube），在校师生可申请免费计算资源；
4. 活跃社区支持：每章节配套讨论区，数千名学习者交流问题、分享经验，形成互助学习氛围；
5. 学术与工业兼顾：既符合学术规范（被多所高校用作教材），又贴近工业界需求（案例源自真实竞赛与应用场景）。

📌 衍生资源：满足多元学习需求

• 纸质书：全彩精装版与黑白平装版已出版（京东、当当、天猫可购），上架4周重印2次，累计销量超3万册，样式与术语标注更符合学术出版标准；
• 中英文同步：中文开源项目与英文项目实时联动，及时同步最新修订内容（如新增推荐系统、深度学习数学章节）；
• 教学配套：伯克利“深度学习导论”课程大纲直接引用本书资源，提供完整的课件、作业与教学视频。

👥 适用人群

• 🆕 零基础学习者：从预备知识开始，循序渐进掌握深度学习核心；
• 📚 在校学生：作为课程教材，配套作业与实验，衔接课堂学习；
• 👨💻 工业界开发者：通过实战案例快速提升工程能力，适配工作需求；
• 🔬 研究者：系统梳理深度学习知识体系，了解经典模型与前沿进展。

🌟 总结：深度学习学习的“黄金教材”

《动手学深度学习》的核心价值在于“理论与实践无缝衔接”——它不仅是一本“书”，更是一个可交互、可讨论、可拓展的学习生态。无论是想入门深度学习、提升工程能力，还是寻找高校教学教材，该平台都能提供权威、系统、实用的资源支持。

访问https://zh-v1.d2l.ai/index.html，即可免费开启深度学习之旅，从基础概念到实战竞赛，一站式掌握前沿技术。