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加州大学伯克利分校 2019 年春学期 [*Introduction to Deep Learning* 课程](http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html)教材([含教学视频地址的中文版课件](https://github.com/d2l-ai/berkeley-stat-157/tree/master/slides-zh))。
## 赞誉
> <p>"Dive into this book if you want to dive into deep learning!"</p>
> <b>&mdash; 韩家炜,ACM 院士、IEEE 院士,美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系 Michael Aiken Chair 教授</b>
> <p>"This is a highly welcome addition to the machine learning literature."</p>
> <b>&mdash; Bernhard Schölkopf,ACM 院士、德国国家科学院院士,德国马克斯•普朗克研究所智能系统院院长</b>
> <p>"书中代码可谓‘所学即所用’。"</p>
> <b>&mdash; 周志华,ACM 院士、IEEE 院士、AAAS 院士,南京大学计算机科学与技术系主任</b>
> <p>"这本书可以帮助深度学习实践者快速提升自己的能力。"</p>
> <b>&mdash; 张潼,ASA 院士、IMS 院士,香港科技大学计算机系和数学系教授</b>
> <p>"一本优秀的深度学习教材,值得任何想了解深度学习何以引爆人工智能革命的人关注。"</p>
> <b>&mdash; 黄仁勋,NVIDIA创始人 & CEO</b>
> <p>"《动手学深度学习》是最适合工业界研发工程师学习的。我毫无保留地向广大的读者们强烈推荐。"</p>
> <b>&mdash; 余凯,地平线公司创始人 & CEO</b>
> <p>"强烈推荐这本书!我特别赞赏这种手脑一体的学习方式。"</p>
> <b>&mdash; 漆远,蚂蚁金服副总裁、首席AI科学家</b>
> <p>"《动手学深度学习》是一本很容易让学习者上瘾的书。"</p>
> <b>&mdash; 沈强,将门创投创始合伙人</b>
## 贡献
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