
C'est un manuel interactif open source en chinois sur l'apprentissage profond, destiné aux étudiants en informatique, aux ingénieurs en reconversion vers l'IA, aux chercheurs et à toute personne souhaitant apprendre de manière systématique la théorie et la pratique du deep learning.
Il est recommandé d'avoir des bases en programmation Python. Le manuel reprend les fondements mathématiques, de sorte que les débutants peuvent suivre les chapitres dans l'ordre et acquérir progressivement les notions mathématiques et les compétences sur les frameworks en pratiquant.
La deuxième édition propose principalement des implémentations pour PyTorch, TensorFlow, NumPy/MXNet, PaddlePaddle et JAX, ce qui permet aux utilisateurs de choisir le framework qui leur convient.
Oui. La deuxième édition (version PyTorch) est disponible en version papier sur JD.com et Dangdang. Le contenu est globalement identique à la version en ligne, pratique pour la lecture hors ligne.
Tout le contenu est open source sur GitHub ; il est conseillé de suivre le dépôt GitHub pour récupérer les derniers codes et mises à jour des chapitres.
Les vidéos pédagogiques de la version PyTorch sont disponibles sur Bilibili, y compris les replays des sessions en direct, et sont synchronisées avec le contenu du manuel.
Plateforme d’éducation en intelligence artificielle fondée par Andrew Ng, offrant des cours systematiques d’IA du niveau débutant à avancé et des actualités du secteur, pour aider les apprenants à développer des compétences professionnelles et à accroître leur compétitivité sur le marché du travail.

Une plateforme éducative dédiée à l'apprentissage automatique qui, grâce à des tutoriels structurés, des exercices de code concrets et des cours gratuits, aide les développeurs à maîtriser l'ensemble des compétences en apprentissage automatique, des fondamentaux aux notions avancées.