动手学深度学习

《动手学深度学习》面向希望同时理解原理与运行模型的学习者，将数学解释、实现代码和章节练习结合。中文第二版网站可直接阅读，并提供安装说明、符号说明、课程和代码资源入口。

教材先介绍数据操作、线性代数、微积分、自动微分和概率，再进入线性网络、多层感知机、卷积网络、循环网络、注意力与优化等内容。学习者可以按自身基础补充预备知识，并通过具体任务观察模型行为。

网站提供 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 与 PaddlePaddle 等实现入口，选择时应确认对应章节、版本和运行环境。在线阅读材料不等于托管计算服务，安装依赖、数据下载和训练算力仍需自行安排。

学生、教师及希望系统学习深度学习的开发者

中文教材可在线阅读并提供代码、笔记本等学习入口；运行训练所需设备或云端算力费用另计。