麻省理工学院发布了一本名为《理解深度学习》的免费书籍，深入讲解了深度学习的关键概念。该书涵盖了监督学习、神经网络、损失函数、正则化、卷积网络、Transformers、扩散模型、强化学习等主题。每个章节都配备了可下载的PPT和相应的Python代码练习，方便读者学习和实践。书中还提供了更多分支学习路径和资源，帮助读者深入探索深度学习领域。

📚 **内容全面**: 该书涵盖了深度学习的核心概念，包括监督学习、神经网络、损失函数、正则化、卷积网络、Transformers、扩散模型和强化学习等，为读者提供全面的知识体系。

💻 **实践性强**: 每个章节都配备了可下载的PPT和相应的Python代码练习，帮助读者将理论知识应用到实际操作中，加深理解和掌握深度学习技术。

🚀 **学习路径丰富**: 书中提供了更多分支学习路径和资源，引导读者根据自身兴趣和目标，选择合适的学习方向，深入探索深度学习的各个领域。

🆓 **免费获取**: 这本书是完全免费的，任何人都可以访问和学习，降低了深度学习学习的门槛，让更多人能够接触和掌握这项技术。

麻省理工这本《理解深度学习》的免费书可太好了。

深入讲解了深度学习的大部分概念。

而且每个章节都有搭配的PPT可以下载，还有对应练习的Python代码。

内容包括监督学习、神经网络、损失函数、正则化、卷积网络、Transformers、扩散模型、强化学习等。

这里下载PDF和课件，页面上还有更多分支的学习路径和资源：https://udlbook.github.io/udlbook/