如果你曾为深度学习的复杂理论望而却步，或是在模型构建时苦于缺乏实践经验，那么这本 《解析深度学习》（第2版） 绝对是你的“及时雨”！

作为“十四五”国家重点出版物、江苏省高等学校重点教材，它不仅是高校人工智能专业的核心教材，更是工程师和科研人员的案头必备。
本书第1版畅销万册后重磅升级，新增机器学习基础、循环神经网络、Transformer等前沿内容，兼顾理论深度与工程实践，帮你从“零基础”到“会建模”，真正实现“知行合一”。

四大核心亮点，解锁深度学习全流程

01. 体系化知识框架：从机器学习到前沿技术全覆盖

第一篇“机器学习基础”：带你打牢地基，理解模型评估、线性模型、PAC学习理论等核心概念，告别“空中楼阁”式学习。
第二篇“深度学习基础”：聚焦CNN、RNN、Transformer三大经典架构，拆解卷积层、注意力机制等核心组件，揭秘AI视觉、自然语言处理的底层逻辑。
第三篇“深度学习实践”：从数据预处理、参数初始化到模型训练、集成优化，手把手教你避坑，掌握工业级模型构建技巧（附PyTorch/MindSpore代码示例）。
第四篇“深度学习进阶”：紧跟前沿，解析ResNet、EfficientNet、Vision Transformer等模型在图像识别、目标检测中的应用，对接产业需求。

02.理论实践并重：拒绝“纸上谈兵”，直击工程痛点

区别于纯编程手册，本书更注重“从原理到落地”的思维培养：
数据层面：详解数据扩充（Fancy PCA、mixup）、不平衡样本处理，解决真实场景数据难题；
模型层面：对比激活函数（ReLU/ELU）、正则化方法（Dropout/范数约束），教你按需选择最优配置；
训练层面：剖析学习率调整、批规范化、模型集成等技巧，提升模型泛化能力。
每章配备“总结与扩展阅读”和习题，学练结合巩固效果。

03. 大咖作者+权威背书：专业度拉满

作者阵容：东南大学魏秀参教授（国家重点研发计划首席科学家）与南京理工大学杨健教授（国家杰青，长江学者）联合执笔，融合多年科研与教学经验，内容严谨且易懂。
荣誉加持：入选国家级重点出版规划项目，被南京大学、东南大学、南京理工大学等高校选为指定教材，华为昇腾、旷视科技等企业技术培训用书，品质有保障。

04. 零基础友好：数学附录+清晰图解

担心数学基础薄弱？
附录贴心整理了向量矩阵运算、微积分、概率论等前置知识，用图表代替晦涩公式，零基础也能轻松入门。
无论是学生、科研人员，还是希望转型AI的工程师，都能找到适合自己的学习路径。

谁该读这本书？

✅ 大学生/研究生：计算机、人工智能、自动化专业必修教材，课后习题+扩展阅读助力备考与科研；
✅ AI从业者：提升模型设计与调优能力，掌握工业级深度学习项目全流程；
✅ 技术爱好者：无须编程经验，从原理出发理解AI核心技术，建立系统性认知。

第2版全新升级：不止于“卷积神经网络”

相比第1版，新版重磅增加：
机器学习基础章节：补全理论拼图，理解深度学习与传统机器学习的关联；
RNN与Transformer详解：覆盖序列建模、自然语言处理核心架构，紧跟AI大模型趋势；
代码示例与习题：新增PyTorch/MindSpore实践片段，配套理论练习题检验学习效果。

深度学习是打开人工智能世界的钥匙，而这本书就是你的“钥匙说明书”。
无论是求职时展示技术硬实力，还是科研中寻找创新灵感，它都能为你提供扎实的理论支撑与丰富的实战经验。
深度学习的大门已为你敞开，现在就差这本“通关秘籍”！