对比学习资料《深度学习入门:基于Python的理论与实现》+《深度学习原理与实践》+《深度学习理论与实战基础篇》电子资料

我认为《深度学习入门：基于Python的理论与实现》电子书代码基本原理，简洁清楚，所用数学基本就是大一水平，适合做第一本入门书。

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书代码实现的神经网络全是用numpy，超级适合刚刚入门想了解神经网络，数学不好看公式看不懂的人，看完这本基本就懂深度学习是弄啥子了。

如果连这本都看不懂的话，可以去看《Python神经网络编程》。我个人认为这两本书是最简单直白的方式让人理解神经网络的了。

《深度学习原理与实践》电子书代码对深度学习的了解可以看出非常深刻，而且关键是有一定的实战经验，特别是图像方面等。深度学习是机器学习的一个分支，这些年也比较火，书的内容在这两个方面都有介绍，而且参考了深度学习的最新的一些技术，而不是论文上的老的技术，这无疑对开发者帮助是很大的。推荐这本好书，可以做为人工智能方面的参考资料。

也推荐国人写的《深度学习理论与实战基础篇》电子书代码，兼顾理论和实战，学过之后，既能深入理解理论知识，又能把理论知识用于实战，可以边看电子书，边做电子笔记，同时可以运行、阅读和修改相关代码，从而可以更加深刻地理解理论知识。

《深度学习理论与实战基础篇》电子书代码不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的最小知识量；不仅有针对相关理论的深入解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。

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