动手学深度学习

“动手学深度学习”中文官网（https://zh.d2l.ai/）是李沐团队基于同名开源教材打造的官方站点，面向零基础到进阶的AI学习者，提供从环境配置、数学基础到前沿模型（Transformer、BERT、Diffusion）的完整知识体系。内容以PyTorch/MXNet双框架代码示例为核心，全部可在线运行；配套B站视频、Jupyter Notebook、习题与社区讨论，形成“读-跑-改-问”闭环。无需注册即可免费阅读，支持PDF下载与离线学习，已成为国内高校与企业培训的首选教材。

1. 交互式教程：按“预备知识→线性网络→CNN→RNN→注意力→优化算法→计算机视觉→自然语言处理→强化学习→大模型”顺序编排，每章含可执行代码块，支持Colab一键运行。
2. 多框架支持：同一算法同时给出PyTorch与MXNet实现，方便用户根据场景切换。
3. 在线实验环境：网页内置JupyterLite，无需本地配置即可改参数、看结果。
4. 配套资源：提供slides、习题答案、教学视频（B站@跟李沐学AI）、课程PPT，教师可直接用于课堂。
5. 社区协作：GitHub仓库开放issue与PR，学习者贡献代码、勘误或翻译；论坛可提问答疑。
6. 版本更新：第二版持续增补大模型、多模态、分布式训练等前沿内容，保持与顶会同步。
7. 离线包：提供ZIP打包的代码与notebook，方便无网环境学习。

• 高校教学：教师用作《深度学习》课程主教材，学生课后跑通实验。
• 企业培训：技术团队内部bootcamp，快速对齐PyTorch/MXNet实战规范。
• 自学转行：零基础者在3-6个月内完成从Python到BERT微调的系统学习。
• 赛前突击：Kaggle/天池选手按CV/NLP章节速查模型模板并魔改。
• 科研复现：研究生直接fork代码，复现论文实验并撰写毕业论文。

• 中文友好：全中文写作、中文视频、中文社区，降低语言门槛。
• 代码优先：每页都是可执行notebook，强调“动手”而非纯理论。
• 持续更新：开源社区维护，紧跟SOTA，大模型章节已上线。
• 零成本：完全免费、无需注册、可下载离线包，对学习者零门槛。
• 双框架：PyTorch与MXNet并行，兼顾学术与工业需求。
• 生态丰富：与B站、Kaggle、GitHub无缝衔接，形成学习闭环。