本课程面向希望更多的通过代码实践去学习深度学习原理的同学和在职人士。
《动手学深度学习》是2019年国内最受欢迎的人工智能学习教材之一，伯禹教育携手上海交通大学团队，以此书的知识架构为基础，沿用了其中的原理讲解文档，并将代码框架由MXNET迁移至PyTorch，还对这些优质的实践代码制作了讲解视频。其中部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch。
通过这门课程的学习，你将可以对深度学习中常见的方法以及相关的应用有一个从原理到实践的全面了解。
本课程主要针对代码进行讲解，理论基础较为薄弱的同学，建议配合《动手学深度学习》书籍或本平台上《机器学习》相关知识点学习。
《动手学深度学习》官方网址：http://zh.gluon.ai/ ——面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。
通俗来说，机器学习是一门讨论各式各样的适用于不同问题的函数形式，以及如何使用数据来有效地获取函数参数具体值的学科。深度学习是指机器学习中的一类函数，它们的形式通常为多层神经网络。近年来，仰仗着大数据集和强大的硬件，深度学习已逐渐成为处理图像、文本语料和声音信号等复杂高维度数据的主要方法。
特点
在描述深度学习的特点之前，我们先回顾并概括一下机器学习和深度学习的关系。机器学习研究如何使计算机系统利用经验改善性能。它是人工智能领域的分支，也是实现人工智能的一种手段。在机器学习的众多研究方向中，表征学习关注如何自动找出表示数据的合适方式，以便更好地将输入变换为正确的输出，而本书要重点探讨的深度学习是具有多级表示的表征学习方法。在每一级（从原始数据开始），深度学习通过简单的函数将该级的表示变换为更高级的表示。因此，深度学习模型也可以看作是由许多简单函数复合而成的函数。当这些复合的函数足够多时，深度学习模型就可以表达非常复杂的变换。
深度学习可以逐级表示越来越抽象的概念或模式。以图像为例，它的输入是一堆原始像素值。深度学习模型中，图像可以逐级表示为特定位置和角度的边缘、由边缘组合得出的花纹、由多种花纹进一步汇合得到的特定部位的模式等。最终，模型能够较容易根据更高级的表示完成给定的任务，如识别图像中的物体。值得一提的是，作为表征学习的一种，深度学习将自动找出每一级表示数据的合适方式。
因此，深度学习的一个外在特点是端到端的训练。也就是说，并不是将单独调试的部分拼凑起来组成一个系统，而是将整个系统组建好之后一起训练。比如说，计算机视觉科学家之前曾一度将特征抽取与机器学习模型的构建分开处理，像是Canny边缘探测 [20] 和SIFT特征提取 [21] 曾占据统治性地位达10年以上，但这也就是人类能找到的最好方法了。当深度学习进入这个领域后，这些特征提取方法就被性能更强的自动优化的逐级过滤器替代了。
相似地，在自然语言处理领域，词袋模型多年来都被认为是不二之选 [22]。词袋模型是将一个句子映射到一个词频向量的模型，但这样的做法完全忽视了单词的排列顺序或者句中的标点符号。不幸的是，我们也没有能力来手工抽取更好的特征。但是自动化的算法反而可以从所有可能的特征中搜寻最好的那个，这也带来了极大的进步。例如，语义相关的词嵌入能够在向量空间中完成如下推理：“柏林 - 德国 + 中国 = 北京”。可以看出，这些都是端到端训练整个系统带来的效果。
除端到端的训练以外，我们也正在经历从含参数统计模型转向完全无参数的模型。当数据非常稀缺时，我们需要通过简化对现实的假设来得到实用的模型。当数据充足时，我们就可以用能更好地拟合现实的无参数模型来替代这些含参数模型。这也使我们可以得到更精确的模型，尽管需要牺牲一些可解释性。
相对其它经典的机器学习方法而言，深度学习的不同在于：对非最优解的包容、对非凸非线性优化的使用，以及勇于尝试没有被证明过的方法。这种在处理统计问题上的新经验主义吸引了大量人才的涌入，使得大量实际问题有了更好的解决方案。尽管大部分情况下需要为深度学习修改甚至重新发明已经存在数十年的工具，但是这绝对是一件非常有意义并令人兴奋的事。