Knock Knock! Deep Learning：新手入門深度學習的敲門磚（iT邦幫忙鐵人賽系列書）

✪學習必備理論，打好基礎，新手不怕被過多的數學式嚇跑。
✪使用PyTorch直覺易懂且強大的深度學習框架，開始應用的第一步。
✪了解自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域經典應用與實作，領略深度學習的強大。
✪兼顧理論與實作，而非偏頗一方，培養讀者較全面的理解。
✪包含經典學術論文與知名專案技術講解，幫助讀者掌握此技術所能到達的高度。
✪每章末提供自我檢驗題目，幫助理解與統整各章概念。

【內容簡介】
本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽AI & Data組冠軍系列文章《Knock Knock！Deep Learning》，是專為深度學習初學者所規劃的內容，旨在以淺顯易懂的文字，帶領深度學習領域的新手度過入門撞牆期。內容從深度學習的基本理論開始，並以PyTorch框架的介紹過渡至應用篇，最後以自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域的經典論文與實作專案收尾，循序漸進且去蕪存菁。本書會帶入許多故事性的敘述和插圖，結合作者自身在史丹佛大學修讀碩士期間的學習心得，以及深度學習發展相關的故事，期使本書讀起來不會如教科書一樣厚重，亦不會像網路上的技術文章一般零散無脈絡，讓讀者對深度學習領域的發展有一定的概念。

【內容重點】
✪了解深度學習的基礎理論以及必備的實作知識與工具
內容從人類的神經網路開始，介紹深度學習與其相似之處，並理解神經網路的學習步驟，同時也介紹一些必備的實作知識與工具，以具備基本的實作工程技能。

✪入門深度學習框架PyTorch
內容介紹語法簡潔、好上手且在學術界流行的PyTorch框架，著重實作與應用。

✪深度學習×自然語言處理×電腦視覺×強化學習
內容會依序談到深度學習在三方面的應用，如自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）、電腦視覺（Computer Vision，CV）、強化學習（Reinforcement Learning，RL）。除了基本簡介外，還會介紹一些基本實作和改變世界的技術成果。

【適用讀者】
✪對深度學習有興趣，但還不知道它是什麼、能做什麼的新手。
✪零散讀過深度學習相關文章，但仍有知識缺口的入門者。
✪被教科書中龐大的數學理論嚇到，而對深度學習卻步的讀者。
✪正在上學校的深度學習課程，但不知道實作從何開始的學生。

作者簡介

廖珮妤

現任美國Twitter軟體工程師。曾任史丹佛大學CS224n課程助教、PyLadies社群電子報作者、北一女資訊研習社學術長，樂於以各種方式分享技術。超級費迷，喜歡的歌手是張雨生。

2020年畢業後，決定將學生時期所學的深度學習知識與專案統整成「Knock Knock! Deep Learning」系列文，並於iT邦幫忙鐵人賽AI & Data組獲得冠軍。

繪者簡介

張巧心

國立臺灣大學生物機電工程學系畢。作者的高中麻吉。興趣是隨手塗鴉，用畫筆記錄生活。