李宏毅老师是台湾大学的教授，其《机器学习》（2021年春）是深度学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的授课风格深受大家喜爱，让晦涩难懂的深度学习理论变得轻松易懂，他会通过很多动漫相关的有趣例子来讲解深度学习理论。李老师的课程内容很全面，覆盖了到深度学习必须掌握的常见理论，能让学生对于深度学习的绝大多数领域都有一定了解，从而可以进一步选择想要深入的方向进行学习，培养深度学习的直觉，对于想入门深度学习又想看中文讲解的同学是非常推荐的。
本教程主要内容源于《机器学习》（2021年春），并在其基础上进行了一定的原创。比如，为了尽可能地降低阅读门槛，笔者对这门公开课的精华内容进行选取并优化，对所涉及的公式都给出详细的推导过程，对较难理解的知识点进行了重点讲解和强化，以方便读者较为轻松地入门。此外，为了丰富内容，笔者在教程中选取了《机器学习》（2017年春） 的部分内容，并补充了不少除这门公开课之外的深度学习相关知识。
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ℹ️ 勘误修订表：https://datawhalechina.github.io/leedl-tutorial/#/errata
地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
国内地址(推荐国内读者使用)：链接: https://pan.baidu.com/s/1RVBDLT3BYhN5OlI_AKWYGg 提取码: 2wr7
PDF版本是全书初稿，人民邮电出版社的编辑老师们对初稿进行了反复修缮，最终诞生了纸质书籍，在此向人民邮电出版社的编辑老师的认真严谨表示衷心的感谢！（附：校对样稿）
- 引言 @王琦
- 深度学习 @王琦
- 局部最小值与鞍点
- 训练技巧
- 自适应学习率
- 分类问题损失函数
- 归一化
- 卷积神经网络和自注意力机制 @王琦
- 卷积神经网络
- 自注意力机制
- 循环神经网络 @王琦
- Transformer @王琦
- Transformer
- 生成模型 @杨毅远
- 生成对抗网络基础
- 生成对抗网络理论与 Wasserstein 生成对抗网络
- 生成对抗网络的评估与有条件的生成对抗网络
- 循环生成对抗网络
- 自监督学习 @王琦
- 芝麻街的模型
- BERT
- GPT-3
- 自动编码器概念及其应用 @江季
- 扩散模型@王琦
- 对抗攻击 @杨毅远
- 对抗攻击基本概念
- 白盒攻击vs黑盒攻击
- 被动防守vs主动防守
- 可解释人工智能 @杨毅远
- 可解释人工智能概念与案例
- 可解释人工智能中的局部可解释性
- 可解释人工智能中的全局可解释性
- 迁移学习 @王琦
- 领域自适应
- 领域对抗训练
- 深度强化学习 @王琦
- 终身学习 @江季
- 灾难性遗忘
- 缓解灾难性遗忘
- 网络压缩 @王琦
- 剪枝与彩票假设
- 知识蒸馏
- 元学习 @杨毅远
- 元学习的概念
- 元学习的实例算法
- 元学习的应用
- ChatGPT @杨毅远
- 对于ChatGPT的误解
- ChatGPT背后的关键技术——预训练
- ChatGPT带来的研究问题
点击或者网页点击Homework文件夹进入配套代码
- 对强化学习感兴趣的读者，可阅读蘑菇书EasyRL
- 对视觉强化学习感兴趣的读者，可阅读Awesome Visual RL
 Qi Wang 上海交通大学博士生 |
 Yiyuan Yang 牛津大学博士生 |
 John Jim 北京大学硕士 |
王琦，杨毅远，江季，深度学习详解，人民邮电出版社，https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial, 2024.
Qi Wang, Yiyuan Yang, Ji Jiang，LeeDL Tutorial，Posts & Telecom Press，https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial, 2024.
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title = {深度学习详解},
publisher = {人民邮电出版社},
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author = {王琦，杨毅远，江季},
address = {北京},
isbn = {9787115642110},
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@book{wang2024leedltutorialen,
title = {LeeDL Tutorial},
publisher = {Posts & Telecom Press},
year = {2024},
author = {Qi Wang，Yiyuan Yang，Ji Jiang},
address = {Beijing},
isbn = {9787115642110},
url = {https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial}
}若该教程对您有所帮助，可以在页面右上角点个Star ⭐ 支持一下，谢谢 😊！
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特别感谢 @Sm1les、@LSGOMYP、FuWeiru 对本项目的帮助与支持。
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