清华大学DeepSeek从入门到精通-高清免费

《DeepSeek从入门到精通》是一本全面贯通深度学习理论与实践的指南型著作，旨在帮助读者从零基础逐步成长为具备工程化能力的开发者。全书以“基础搭建—技术进阶—应用落地—前沿探索”为主线，将复杂的知识体系拆解为层层递进的学习路径，同时强调理论与实践的高度融合，通过大量代码实例和行业案例降低学习门槛。 全书开篇从深度学习的数学基础与编程工具切入，系统梳理线性代数、概率统计等核心数学概念，并结合Python、PyTorch等工具快速构建实践能力。随后围绕神经网络展开，详细解析全连接网络、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）以及注意力机制等经典模型的设计原理，通过手写数字识别、图像分类等案例演示数据预处理、模型训练与调优的全流程。在进阶部分，深入探讨梯度消失、过拟合等常见问题的解决方案，对比不同优化算法的适用场景，并剖析ResNet、Transformer、GAN等现代模型的创新逻辑，结合生成式AI与强化学习的实战场景，展现深度学习在图像生成、游戏决策等领域的潜力。 为弥合学术研究与产业应用的鸿沟，书中重点剖析了工程化落地的关键技术链。从数据标注、特征工程到模型压缩与部署，详细讲解如何