《深度學習500問》，川大優秀畢業生的誠意之作
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今天，營長要給大家推薦一本還未完成的深度學習書籍——《深度學習500問》。為什麼要推薦一本未完成的書？
首先，這本書的作者是通過問答的形式，對常用的概率知識、線性代數、機器學習、深度學習、計算機視覺等熱點問題進行闡述，清晰明瞭，方便檢索，特別適合初學者。其次，該作者將這本書無償釋出在 GitHub 上，大家可以直接線上閱讀或下載學習。最後，這是一本中文書。
所以，雖然這本書還未完工，但是非常適合廣大讀者點贊、收藏、外加轉發。現在，營長就來為大家介紹這本書的詳細內容。
▌第一章：數學基礎
這部分內容可能和大家以往看到的數學理論知識書籍不太一樣，這裡作者並沒有講解那些知識點，而是幫大家總結整理了知識點間的關係，比如：張量與矩陣的區別，奇異值與特徵值的關係，常見概率分佈（涵蓋12 種分佈；通過分析每種分佈的密度函式、數學期望、方差、特徵函式等方面進行對比）等等。
▌第二章：機器學習
機器學習涉及的知識非常的多，作者在這裡為大家講解了常見的演算法及它們各自的優缺點，如何根據資料型別來選擇模型，如何選擇函式，以及不同方法（如：降維方法 LDA、PCA）的優缺點。
▌第三章：深度學習
從數學基礎到機器學習，接下來就是深度學習了。神經網路、前向傳播、反向傳播、啟用函式、超引數、如何應用 Sofxmax、調節 Batch-Size 、歸一化、Dropout 這些問題作者已經都為大家準備好了。
▌第四至六章：經典網路、CNN、RNN
第四章主要是LetNet、AlexNet、ZFNe、VGG、GoogleNet、Inception 等經典網路模型結構、模型特點的解讀。第五章則詳細講解了 CNN 網路的各組成層、卷積核、步長等基礎知識，還有圖解 12 種不同型別的 2D 卷積，以及 2D 卷積與3D 卷積的不同之處；第六章為大家講解RNN 的特點、拓展和改進的網路和在 NLP 中的典型應用。
有了這樣的講解，還擔心自己搞不懂這些網路嗎？
▌第七至十五章
第七、八章主要介紹目標檢測、影象分割等技術的運用；第九、十章將帶領大家瞭解這兩年大熱的強化學習與遷移學習；目前第十一、十二章內容，作者還沒有更新；第十三、十四、十五章則從優化演算法、超引數調整、正則化內容出發，教你如何更好地訓練模型。
看到作者把自己這麼用心整理、總結的知識和資源公開發表出來時，營長第一時間聯絡到了作者。並採訪了作者寫這本書的初衷、目前的進展和今後的計劃。現在，就來為大家介紹下本書作者——談繼勇。
AI科技大本營：能簡單介紹下自己嗎？
談繼勇：我是 2018 年碩士畢業於四川大學控制工程專業，並被評為四川大學優秀畢業生。目前就職於順豐科技有限公司，最近正在做CV
AI 科技大本營：從什麼時候開始關注人工智慧？什麼原因？
談繼勇：我是本科期間在實驗室從事智慧機器人、無人機相關研發，那時候覺得智慧的工具裝置很神奇，從那個時候開始接觸。研究生階段在四川大學 PMCIRI 研究所從事智慧控制、計算機視覺相關的技術研究。
AI 科技大本營：您是什麼時候開始寫《深度學習500問》的？初衷是什麼？
談繼勇：我是2017年9月份開始整理，最初的想法是現有的書籍很難回答開發者各種各樣的問題，市面上的書籍大多要麼是一套使用方法工具類書籍，要麼是理論類書籍，而經驗不足的開發者想要快速開發、找到對症下藥的解決方案變得很低效，所以想蒐集整理這些問題成書，方便相關開發者更快的解決問題。
AI 科技大本營：您是怎樣蒐集資料的？做了哪些準備？
談繼勇：主要根據現有大牛書籍、國內外知名學者個人網站、知名論壇、請教專業大牛，再結合自身理解，做了這些整理。
AI 科技大本營：《深度學習500問》主要是面向什麼型別的讀者？為什麼要採用問答的形式？
談繼勇：這個專案裡面的內容以問答方式，針對不同的問題，給出解決方案，有需要的開發者或多或少都能從中受益。以問答的方式主要是方便快速解決問題，對症下藥，並且能提高讀者興趣。
AI 科技大本營：《深度學習500問》大概什麼時候完成？目前還缺少兩章節的內容有什麼樣的規劃？
談繼勇：本來打算一年內完成，但由於專案、paper等眾多因素影響，精力有限，使得計劃延期。我也希望有意者可以合作，加快完善進度。以便早成體系。
缺少的兩章內容中，第十一章是近來受到大家關注的生成對抗網路——GAN；第十二章是非常乾貨的內容——網路框架搭建實踐經驗分享，我會根據自己的操作和實踐經驗總結那些容易出現問題的解決方法，相信這部分內容對大家在學習和工作中的幫助會非常大，敬請期待！
AI 科技大本營：關於人工智慧的學習和實踐，您有什麼經驗可以分享的嗎？
談繼勇：以做工程的角度看，需要多動手 debug，多積累實際經驗。以理論角度看，加強理論知識的理解，不要跑跑模型就覺得可以了。
最後，幫作者做一個招募啟事：
由於時間精力有限，這本書尚不完善，如果有意合作者，希望可以一起完善成書（有意向者可以郵件聯絡談繼勇：[email protected]）。
傳送門：
https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions
【完】
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