动手学深度学习

李沐编写的《动手学深度学习》在全球拥有超过80位独立贡献者，已被全球500多所大学采用为教材。地平线公司创始人兼CEO余凯评价道：“这本书是最适合工业界研发工程师学习的，我毫无保留地向广大的读者们强烈推荐。”豆瓣评分高达9.3分，是深度学习领域评分最高的入门教材之一。

在线版：https://zh.d2l.ai，无需安装，直接在浏览器阅读。

配套视频： 基于该书PyTorch版的教学视频可在B站免费观看。

练习与讨论： 每章附有习题，公式及代码问题可在论坛(discuss.d2l.ai)交流。

离线PDF： 可在GitHub仓库下载离线版，适合在 Kindle 等设备上阅读。

课堂与作业： 课件、作业等资源可参考伯克利“深度学习导论”课程大纲。

Q1：学习这本书需要什么基础？
A：需要具备基础的Python编程能力和本科水平的数学知识（线性代数、概率论、微积分）。

Q2：第一版和第二版有什么区别？
A：第一版仅支持MXNet框架；第二版全面升级，同时提供PyTorch、TensorFlow、MXNet和PaddlePaddle四种实现，并新增了注意力机制、BERT预训练等前沿内容。

Q3：电子版和纸质版内容一样吗？
A：内容基本一致，在线版更新更快，包含最新代码实现；纸质版在排版和校对上更符合阅读习惯。

Q4：配套视频怎么看？
A：在B站搜索“动手学深度学习”即可找到全套教学视频，由李沐亲自讲解，基于该书PyTorch版制作，免费观看。

Q5：可以看到中文版吗？
A：可以，该书是面向中文读者的，官网默认为中文版，且支持中英文切换。

核心价值： 本书作为全球深度学习领域的现象级入门教程，将数学理论、算法原理与可执行代码无缝融合，为初学者提供了一条低门槛、高反馈的AI学习路径，实现了从理论到应用的平滑过渡。

技术前瞻： 李沐等作者来自学术界与工业界一线，内容紧跟AI前沿技术发展，第二版新增了注意力机制、Transformer、BERT预训练等近年来最重要的突破。

社区强大： GitHub超3万星标，全球社区持续贡献，确保内容的持续更新和错误修正。

综合推荐： 如果正在寻找一本理论与实践并重、代码示例丰富且完全免费的深度学习教材，《动手学深度学习》无疑是全球范围内最值得推荐的选择。