破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现
瞿炜
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瞿炜
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。 本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络）。 本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。
还不错，讲的算比较详细，没有一上来数学公式吓退小白，类比为初高中的中档辅导材料。 彩图多，比较符合当代审美，减轻了读书压力。 没详细展开的地方可以问ai，没必要苛责一本书面面俱到，读者对象不同。
钦佩瞿老师讲课时能抓住事物本质的洞察力和思维方式。温故而知新，相信塌下心来认真读一遍，思考一遍，能加深对深度学习知识的联系和理解。
每个模型都用通俗语言进行了解读，便于理解，书还是要多读几遍才能加深理解。
读完能理解人工智能所用到的基本原理
可以看出，作者是一个喜欢用chatgpt写文稿的人。