为什么深度学习学习难？
这些痛点你中了几条？
想入门深度学习却被复杂公式劝退？
学完理论却不懂如何落地项目？
追热点技术时总感觉 “知识断层”？
看着大佬秀模型却困在调参 debug？
……

别慌！这本入选”十四五”国家重点出版物规划项目和江苏省高校重点教材的《解析深度学习（第2版）》历经全面升级，手把手带你从入门到精通！

本书第1版狂销10000+册，不仅作为南京大学、南京理工大学等国内知名高校深度学习相关理论及实训课程的配套教材，也曾被用于华为昇腾MindSpore 及旷视科技天元MegEngine 等国内深度学习开源框架的指定配套教材，是学生党/科研人/工程师都在用的实战宝典！

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这本书如何解决你的痛点？三大核心优势揭秘！

🌟 优势一：理论 + 实践双轨并行，零基础也能吃透深度学习
✅ 从机器学习到深度学习全链路覆盖：

第一篇（机器学习基础）：用直观图表 + 通俗语言解析线性模型、PAC 学习理论等核心概念，避开晦涩公式堆砌。
第二篇（深度学习基础）：详解 CNN/RNN/Transformer 三大架构，从组件原理到经典模型（如 ResNet、BERT），构建扎实知识框架。

✅ 实战全流程拆解，拒绝 “纸上谈兵”：

第三篇（实践篇）：聚焦数据预处理、参数初始化、超参数调优、模型集成等关键实操环节，搭配 PyTorch 和 MindSpore 代码示例，带读者一步步从数据走到模型落地。
真实案例：如不平衡样本处理、模型压缩（剪枝 / 量化 / 知识蒸馏）等工业级技巧，直接应用于 CV/NLP 项目。

🌟 优势二：紧跟技术前沿，捕捉行业热点
✅ 新增 Transformer 与计算机视觉进阶内容：

详解 Transformer 核心组件（多头注意力 / 位置编码）及变体（Transformer-XL/Longformer），揭秘大模型背后的技术逻辑。
第 15 章聚焦计算机视觉前沿：从图像识别（Vision Transformer）、目标检测（YOLO 系列）到视频理解（3D 卷积），覆盖 CV 全任务链，配套数据集和评价指标解析，紧跟顶会（CVPR/ICCV）研究趋势。

✅ 行业适配性强：

作为 “十四五” 国家重点出版物、高校重点教材，兼顾学术深度与工业需求，无论是科研开题、竞赛建模，还是企业落地 AI 应用，都能从中找到解决方案。

🌟 优势三：贴心设计 + 权威背书，学习体验拉满
✅ 保姆级学习辅助：

每章配备 “总结与扩展阅读”，梳理核心知识点并推荐顶会论文（如 NeurIPS/ICML），助力自主进阶。
课后习题 + 数学附录（向量 / 矩阵 / 微积分）：零基础读者可补全知识缺口，巩固理论基础。
精美插图，加深理解。
穿插故事，提高趣味性。

✅ 作者天团保驾护航：

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第2版做了哪些更新？

本书在第1版的基础上，重点增加了以“机器学习基础”、“循环神经网络”和“Transformer网络”等为主的基本理论部分的内容。
同时，考虑到计算机科学与人工智能领域的快速发展，本书新增了“以计算机视觉进阶与应用为例”的深度学习进阶知识，以紧跟科技前沿的最新发展。
此外，本书大部分章节还增加了“总结与扩展阅读”，以帮助读者巩固所学知识，并为自主扩展研究提供方向提示. 同时提供了相应的理论练习和实践应用题，以检验读者的学习效果。
另外，本书针对实践应用部分辅以最常用的PyTorch 及华为MindSpore 深度学习框架为示例语言进行实践应用部分讲解，通过代码示例片段及关键操作的注释提示对深度学习实践应用内容进行详细解析，强化读者的实践能力。

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适读人群

✅ 高校学生（计算机 / 人工智能专业）：作为教材或考研 / 科研入门指南

✅ 职场新人（AI 工程师 / 算法岗）：快速掌握工业级模型构建技巧
✅ 技术爱好者：零门槛探索深度学习，从原理到实战实现 “跨越式成长”

深度学习的世界正在爆发，你还在观望吗？
这本书不仅是一本教材，更是一把打开 AI 大门的钥匙 —— 从基础到前沿，从理论到代码，陪你走完深度学习的 “最后一公里”。