本文荐书 | 《深度学习入门：基于 Python 的理论与实践》
译者 | 陆宇杰
作者 | 斋藤康毅
责编 | Linse
关于深度学习，网上的资料很多，不过貌似大部分都不太适合初学者。你可能会问，这本《深度学习入门：基于 Python 的理论与实践》，还有什么独家看点？这也正是我想在本文着重阐述的内容，本书考察深度学习的角度非常独特，它的出现可以说是“千呼万唤始出来”。
这本入门书最大的特点就是“剖解”了深度学习的底层技术。
教你如何创建深度学习模型的一本书。并且，本书不使用任何现有的深度学习框架，尽可能仅使用最基本的数学知识和 Python 库，从零讲解深度学习核心问题的数学原理，从零创建一个经典的深度学习网络。
本书的日文版长期位列日亚“人工智能”类图书榜首。各类读者阅读本书，均可有所受益。
对于非 AI 方向的技术人员，本书将大大降低入门深度学习的门槛；
对于在校的大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；
对于在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。
本书从开始翻译到出版，前前后后历时一年之久。我在翻译时力求忠于原文，表达简练。本书出版之后，也陆续的从各个方面收到了很多读者的反馈：
读者评价来自本书的豆瓣短评
总结下，有哪些人适合入行深度学习？
大学里学习过高等数学的本科生，硕博士研究生；
有高等数学基础的公司技术岗在职人员，需要 AI 赋能；
过去 PC、iOS、安卓开发的码农，有编程基础的人；
具备较好的逻辑思维能力的本科生。
在这里也跟大家科普一些关于深度学习的公司，都是涉及到人工智能方面的一些重点企业：
语音识别技术：国内公司讯飞、百度。国外公司 Google、亚马逊，微软等，行业应用就是智能音箱等产品；
图像识别技术：比如做安防的海康威视，图森科技，依图科技，旷视科技，代表性的就是面部识别，iPhone X 的人脸识别；
自动驾驶技术：比如特斯拉，Uber，百度等公司开发的自动驾驶技术；
金融领域的预测股价、医疗领域的疾病监测，教育领域的技术赋能等；
阿里巴巴淘宝网的千人千面等。
希望大家在掌握深度学习之后，可以根据自己的研究方向，去选择合适的企业！
同时，为了让这本书最大程度的发挥出它惊人的优势，保证每个人的“深度学习”效果，我联合 GitChat 打造了这个“15 天共读深度学习”训练营。
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GitChat 邀请了本书的译者-陆宇杰 作为本次共读训练营的领读人，陆老师从事 NLP 算法工程师，主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域均有涉猎。
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非 AI 方向的技术人员
在校大学生、研究生
深度学习爱好者
买了书也没看几页
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Python 初级编码能力
具有大学本科数学基础（推荐）
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购买后请加共读营助教-伊伊
◢ 报名须知
本期报名截止：2019.05.15
本期开营日期：2019.05.16
本期结营日期：2019.06.01
本课程为图文课程+社群学习模式
本课程产品不包含纸质图书
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