蒲公英书系列

邱锡鹏的神经网络与深度学习系列图书。从直观认识 AI、系统学习理论，到动手实现模型，再深入大模型与智能体，按你的基础和学习目标选择起点。

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四本书，四个学习入口

	神经网络与深度学习（通识版） 建立直观认识 · 非专业读者与通识课 用故事、案例和少量公式讲清机器如何学习，串起神经网络、大模型、智能体及其现实影响。全书 16 章。 下载 PDF · 本书介绍与目录 · GitHub
	神经网络与深度学习（第二版） 系统学习理论 · 专业课程与研究入门 从机器学习基础讲到神经网络、优化、Transformer、生成模型与大语言模型。全书 16 章，另附 5 个数学基础附录。 下载 PDF · 本书介绍与目录 · GitHub
	神经网络与深度学习：案例与实践（第二版） 动手实现模型 · 有 Python 基础的学习者 用 PyTorch 从零实现关键算法，再完成可运行的案例。全书 10 章，配有 Notebook、逐章说明与测试，可搭配理论书学习。 下载 PDF · 本书介绍与目录 · 配套代码
	大模型与智能体 理解大模型与智能体 · 专题阅读与进阶实践 从神经网络与 Transformer 出发，讲解大模型的训练、智能体的构建，以及能力边界与治理。全书 17 章，另有 6 个可独立学习的编程任务。 下载 PDF · 本书介绍与目录 · 入门练习

以上四本书均开放出版前电子稿，内容随修订更新；出版进度见各书页面。

提问与反馈

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第一版资料

理论书第一版（2020） · 完整课件与各章 PDF · 实践书第一版 PaddlePaddle 代码（2022）