\u200E
中|EN
目录

前言

很高兴在【零基础实践深度学习（第2版）】中与您相见，非常感谢您选择本课程作为深度学习实践的入门教材。本课程是【零基础实践深度学习（第1版）】的升级版本，由第1版的课程主创团队匠心打造，包括百度杰出架构师、飞桨产品负责人和资深研发人员。他们在人工智能和深度学习领域深耕多年，作为行业的领航人，有着丰富的教学经验和工业实践经验。教程中阐述的很多观点和实践，都是作者多年的经验累积，是入门深度学习必须要掌握的基本功。

一、课程介绍

《零基础实践深度学习》（第1版）2020年正式上线，深受开发者和高校师生追捧，累积学习人数超过9万人。本课程是它的升级版，结合深度学习技术的发展、学员反馈，并结合近两年AI产业应用经验，进行了全面更新和优化。如：

  • 模型算法方面：新增CV、NLP和推荐领域经典模型和算法介绍，以及相应的代码实现，如Transformer、BERT等。
  • 产业应用方面：新增AI产业应用方法论和使用工具介绍，如芯片选型原则、AI推理部署套件FastDeploy、飞桨产业范例库等。
  • 学员反馈方面：课程第1章增加PaddleHub在各领域的应用实践和代码，并采用“横纵教学法”，逐步增加学习难度，便于【零基础】学员快速上手深度学习任务。

本课程内容深入浅出、理论与实践结合，每个知识点都有相应的代码实现，即可作为深度学习的入门读物，也可作为人工智能或AI+X交叉学科的本科生教材（28~32课时），还可供AI爱好者和从业者使用。

本课程共12章，可分为3个部分：

  • 第1部分包含第1~2章，从深度学习与人工智能、机器学习三者的关系入手，介绍了深度学习的基本概念、深度学习框架。并以“波士顿房价预测”任务为例，采用本课程创新的“横纵式”教学法，系统化的介绍了深度学习任务的代码实现和调参方法，帮助读者快速入门深度学习。

  • 第2部分包含第3~9章，介绍了计算机视觉、自然语言处理和个性化推荐三个深度学习领域的基础模型和前沿算法，如LeNet、YOLO、Transformer等。并基于飞桨分别实现各领域相应的深度学习任务，通过理论和实践的结合，帮助读者加深对深度学习技术应用的理解。

  • 第3部分包含第10~12章，体系化地介绍了飞桨提供的各种AI产业应用“实践武器”，如飞桨产业级开源模型库、飞桨产业范例库、多场景部署工具，以及基于飞桨进行二次研发的方法，帮助读者读者在人工智能的战场上武装到牙齿，和“AI大师”一样无往不利。

本课程实践内容支持飞桨2.3及以上版本，采用动态图编程范式，代码简单易上手，希望能给您带来更加愉悦的学习体验。期待您学习本课程后，可以领悟并掌握深度学习的“套路”，并举一反三，轻松驾驭学业和工作中与深度学习相关的任务。

二、课程特色

特色1：课程内容可读性强

本课程采用飞桨特色的「横纵式」 教学法，从易到难，学习难度逐层递进，并结合图形和案例进行讲解，力求让刚接触深度学习的读者可以快速理解。

1）采用飞桨特色的「横纵式」 教学法设计，课程难度逐层递进



2）有趣的小案例「撒胡椒面」，内容风趣抓人



3）「图」解复杂理论，一图胜千言



特色2：理论知识点和代码结合，帮助读者快速掌握深度学习基本功

深度学习是一门实践型学科，通过“知识点+原理图+数学公式+代码”四位一体的设计 ，将理论与实践紧密结合，便于学员在实践中快速中更深入的理解深度学习的模型和算法。



特色3：深度学习全流程工具支撑，结合产业实践案例，培养读者AI产业应用的能力

在人工智能应用飞速落地的今天，如何实现快速建模，如何提升模型的训练和部署效率，已经成为工业界普遍关注的课题。因此本课程在介绍深度学习的各种“战斗技巧”之后，还为读者配备了飞桨“最先进武器”。根据笔者十几年的亲身经历，在企业中研发人工智能模型的周期已经从几个月缩减到几天，该效率提升最大的贡献来自于深度学习框架和工具的成熟。高超战斗技巧，配以先进的武器，相信可以让读者更加自信的驾驭这场轰轰烈烈的AI浪潮，并大放异彩。



特色4：全面拥抱拥抱开源，欢迎读者共建

《零基础实践深度学习》从课程筹备到上市，一直秉承开源思想，期待更多的学员通过本课程的学习而受益。同时，我们也特别欢迎更多的伙伴加入到课程的建设中，为课程的优化提供更多好的建议和思路。飞桨提供了非常多的开源活动和兴趣小组，欢迎加入我们！

1）多元化的开源兴趣小组，为开发者提供学习和交流的平台



2）多元化的开源兴趣小组，为开发者提供学习和交流的平台



三、课程配套书籍

本课程还配套纸质图书，代码适配飞桨V2.0及以上版本，第2版书籍由清华出版社2022年底出版。通过纸质图书、线上视频课程和交互式的编程平台三位一体的学习策略，可以帮助读者在短时间内轻松愉悦的掌握深度学习的基本功。

说明：

《零基础实践深度学习》（第2版）书籍已经由清华社出版上市，京东、当当等平台均可购买。

四、课程定位

课程目标

  • 【动手实践】，掌握深度学习模型的【程序研发】
  • 【深度学习理论知识】 和 【应用方法论】

技能储备

  • 具备一定的Python编码能力，推荐《Python编程 从入门到实践》。
  • 具备初步的机器学习和深度学习的理论知识，推荐配套课程《机器学习的思考故事》。

实践平台

如果学员想了解更多关于飞桨、深度学习、机器学习或Python课程，可以通过如下三个途径获取。