动手学深度学习——理论与实践的沉浸式学习平台

产品定位
《动手学深度学习》是一套开源的深度学习中文教程与教育实践平台，以交互式代码驱动为核心，系统化讲解现代深度学习技术。其内容覆盖基础理论、算法实现到前沿应用，专为渴望从零掌握深度学习本质的学习者打造，支持在线运行代码、实时调试与社区协作，实现“学中做、做中学”的闭环体验。

核心特色
1. 交互式学习引擎
所有章节均集成 Jupyter Notebook 交互环境，用户可直接在网页中修改并运行代码，即时观察算法效果（如训练神经网络、可视化数据分布），无需配置本地环境。

1. 系统化知识架构
2. 分层教学：从线性代数、概率论基础，逐步进阶至卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer、强化学习等前沿架构。

3. 工业级实践：结合计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等真实场景，提供完整项目案例（如图像生成、机器翻译）。

4. 开源社区共建

5. 持续更新：由全球开发者共同维护，内容与深度学习研究进展同步（如扩散模型、大语言模型技术）。

6. 多语言支持：除中文版外，提供英文、日文、韩文等多语言版本，适配全球用户。

7. 教育生态集成

8. 高校合作：已被清华、伯克利等全球500+高校采用为教材。
9. 配套资源：免费提供教学PPT、习题解答、视频课程（B站同步更新）及讨论社区。

适用人群
- 初学者：通过直观代码理解抽象概念（如梯度下降、反向传播）
- 工程师：快速复现论文模型，获取工业部署优化技巧
- 高校师生：适配教学进度的开源课件与实验设计

访问方式
官网 免费使用所有内容，支持本地部署或云端运行。代码仓库开源托管于 GitHub，允许用户自定义拓展内容。

为何选择我们？

摒弃“黑箱式”学习——每一行模型代码均可解剖，每一个数学公式皆配实例验证。在这里，深度学习不仅是知识，更是可触摸、可迭代的技能。