叮！您的深度學習口袋書教程，請查收。
這本袖珍版教程，不僅能讓你零基礎看懂深度學習，據說十二歲小孩也愛看:
專為手機閱讀而打造，155 頁內容，還都是免費的！
不賣關子，最近一本適合手機閱讀的袖珍版深度學習教程在網上爆火，能從概念這樣的“基礎知識”開始帶你走近深度學習，一個月就有超過 23 萬人下載:
這本可以輕松在手機上閱讀的“掌上小書”，由瑞士日內瓦大學的計算機科學教授 Fran?ois Fleuret 撰寫。
一個月前，他在推特發布了這本小書的測試版，目前轉贊超 3000+:
就在昨天，他又發布了共有 155 頁的預印本。
推文底下飄滿了網友對其內容及格式的點贊和評論:
小而美。
這本小書到底有多優質，不妨我們一起來看看吧？
從基礎知識開始講，小白也能看得懂
盡管深度學習的大部分內容并不是特別難以理解，但，還是得有一定數學和計算機基礎的。
例如在數學上，如微積分、概率論、優化、線性代數和信號處理基礎都需要掌握；
同時，它也與計算機科學、編程、算法和高性能計算緊密相關，所以部分沒有學科背景知識儲備的人學習起來也有一定難度。
但是別擔心，這本小書的作者可是明確表示:
不打算詳盡講述，而是僅限于提供必要的背景和技術工具，以便讀者理解一些重要的模型。
先看目錄:
小書正文的第一部分，就是和機器學習、高效計算、訓練相關的基礎知識。
緊接著，第二部分就可以根據上面學過的基礎知識來理解模型。
最后一塊，自然就是講述有了模型之后的應用部分了。
我們接著往下看內容。
具體內容也是非常易于理解的。
深度學習在歷史上屬于更大的統計機器學習領域，因為它從根本上來說，涉及到從數據中學習表示的方法。這種技術最初來自于人工神經網絡，而“深度”這個詞強調模型是由多個映射組成的長組合，現在已知能夠實現更高的性能。
概念也會細化解釋，沒錯了，是小白也能看懂的程度。
看過圖表，才能理解網友說的:
出色的格式，出色的內容。
這樣簡潔的格式在手機或者是 Kindle 等電子書上看，簡直不要太爽！
有好奇的網友將奇怪的關注點放在了繪圖上，想知道這本小書里的圖表是如何繪制的，作者也是毫無保留，有問必答。
內容亮點:短小而精悍
上面我們說到這本小書主要是包括三大塊的內容:基礎知識、深度模型(Deep models)、應用(Applications)。
但作者省略掉了很多內容，比如:循環神經網絡、自動編碼器、生成對抗網絡(GAN)、強化學習 (RL)、微調、圖神經網絡(GNN)、自監督訓練。
這些內容會在書中用到，但在書中并沒有過多解釋。
有網友也對此產生了疑問:
RNN 引發了許多有趣的話題呀，例如梯度爆炸 / 消失、權重共享等，如果沒有 RNN，可能無法真正理解這些話題。
作者也是直言，自己想寫一些短小而精悍的東西，所以有些內容必須去掉。
畢竟孩子們喜歡“變形金剛”。
真是為入門級選手量身打造的了！
此外，作者表示這本“口袋書”的針對的是 Tik Tok 的用戶群體。
因為手機屏幕上的潛在“閱讀時間”至少比電腦、平板、紙質印刷物和實體書的總和大一個數量級，甚至可能是兩個數量級。
在這本小書的最后，作者表示:
人工智能的最新進展讓人興奮。它將對人們的工作方式、與知識信息的互動方式產生根本性改變，并迫使人們重新思考智能、理解力和感知力等基本概念。
盡管深度學習存在弱點，但它將是人工智能新時代的關鍵要素之一。
這也許就是作者為什么要寫一本關于深度學習的小書了吧。
作者簡介
Fran?ois Fleuret 是日內瓦大學教授、機器學習團隊負責人，洛桑聯邦理工學院 兼職教授，Idiap 研究所外部研究員，Neural Concept SA 聯合創始人。
他于 2000 年獲得 INRIA 和巴黎第六大學的數學博士學位，并于 2006 年獲得巴黎第十三大學的數學任教資格。此前，他曾在國際會議和期刊上發表了 80 多篇論文，也是機器學習領域多項專利的發明者。
他的主要研究興趣是機器學習，特別關注計算方面和小樣本學習。
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