《深度学习500问》正式出版！GitHub星标数超4.2万的火爆之作 | 赠书编辑|陈大鑫AI领域蓬勃发展

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编辑|陈大鑫
AI领域蓬勃发展，不断有新鲜血液注入行业，行业著作也不断推陈出新~~
最近AI科技评论看到一本极具群众基础的深度学习图书。
要说AI图书，我们推荐过非常多的优秀著作，有数十年经验沉淀的经典巨著，也有入门的必备秘籍……
但这本书完全不一样！
因为它集百家所长，凝聚了众多一线科研人员及工程师的经验，可以培养读者发现问题、解决问题、扩展问题等方面的能力，真真正正地称得上一本书入门深度学习！
它就是火爆全网的《深度学习500问：AI工程师面试宝典》！

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1《深度学习500问》书籍缘由
源自GitHub星标数超4.2万的火爆之作

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在学习深度学习相关知识的时候，本书作者经常通过反复思考某个问题来指导自己，查阅资料并且记录成文，经过一段时间后发现整理的内容越来越丰富，从问题集开始，逐渐形成了有序且关联的篇章，于是将该项目命名为《深度学习500问》。
2018年6月，作者陆续将整理的内容上传到GitHub ，方便自己远程更新。
意外的是，在2018年10月的时候，这些内容突然引起众多阅读者的极大反响，在知乎、雷锋网、知识星球等众多一线人工智能类公众号及网站上相互传开。
在最开始的两周内，累计星标就超过1万，在GitHub趋势榜的全球月、周排名中多次居首，这些内容成为一份火爆的深度学习方面的资料。
截至目前，《深度学习500问》在GitHub上的累计星标已超过4.2万。本书便源自该项目。
历时3年，融合产学研的精心之作
本书的相关内容在GitHub和知乎等平台已经受到了很多网友的关注和认可，这是为什么呢？
因为其在专业、严谨的基本标准之上，还体现了一个研究者自己学习和总结的真实成果，并结合了专业社区平台众多网友的共同努力，此书的实用性是非常突出的。
作者谈继勇是南方科技大学和哈尔滨工业大学联合培养的博士，从2011年就开始对人工智能进行研究，在香港中文大学（深圳）工作时，对机器视觉有着深入的理解，是这个领域的一员老兵。他之后在深圳一家医疗科技公司带领团队研发的多款智能机器人及人工智能产品都已经或即将进入量产阶段。从这些成绩中可以看出作者扎实的理论基础和实现技术转化的能力。
本书的内容从必须具备的数学基础、机器学习基础、深度学习基础开始，逐步深入到人工智能技术中各种热门的人工神经网络算法，然后结合实际问题，介绍目标检测、图像分割等使用的具体技术，还深入讲解了在模型创建和训练过程中，算法优化和参数调整的细节，并且结合了作者自身的实战经验，将极大地提高深度学习爱好者的理论水平和动手能力。
GitHub上的项目被传播开之后，全球有非常多的老师、学生、研究者及工程师参与到项目中来，通过广大研究者的集思广益，这些内容最终形成了一个更充实、更全面的AI相关知识库。参与者们本着将内容统一化、精细化、准确化的初衷，联合众多读者一起将其完善、修改并成书。
可以说，本书囊括了深度学习所需要的所有知识体系，是一本行业从业者必备的百科全书。
兼具广度深度的入门、面试秘籍
深度学习的理论性较强、门槛较高，要理解该领域的知识，读者需要具有一定的数学基础，需要学习统计分析、模式识别等专业领域的知识。很多读者想深入研究又望而却步，因为他们缺乏必要的知识，在知识的深入及迁移上有难以跨越的鸿沟。
在撰写本书的过程中，作者力求深入浅出，从基础到入门，从进阶到拓展，尽量定性地进行描述，并较为全面地给出思路和阐释，旨在向读者介绍知识的同时培养读者的思维方法，通过不断地刨根问底，使读者在实际的研究与开发过程中快速定点、查漏补缺，较好地解答了初学者的疑惑。
同时，本书内容取材于编者在日常学习过程中总结的知识点及各大公司常见的笔试、面试题。
这是一本兼具广度与深度的书，将深度学习知识框架的全景图呈现在读者面前，能够让读者系统地了解、掌握深度学习的相关知识，从理论到工程实践都有涉及，将人工智能“是什么（概念）、为什么（原理）、怎么做（实践）”三个问题充分地结合了起来，非常适合想要步入深度学习领域的初学者，尤其是需要查漏补缺的应聘者及提供相关岗位的面试官阅读。