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大家好，我是小 G。
众所周知，在 AI 领域，有一本基本可以说是每个开发者必备的神书：《深度学习》（花书），由于其影响深远、读者受众面广，因此也被开发者尊称为：深度学习 AI 圣经。
该书为 AI 行业的几名大佬 IanGoodfellow（Google 研究科学家）、YoshuaBengio（蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系教授）、AaronCourville（蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系助理教授） 所著，同时，该书也被认为是深度学习领域中，最具奠基性的经典教材。
全书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。
同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。
正因为此，该书也成了诸多算法爱好者、AI 教育培训机构、互联网大厂面试官的首选参照书籍。
但是，对于一些深度学习的初学者来说，书中内容大多没有提供具体代码示例，使得不少地方读起来会比较晦涩难懂，令人难以理解。
因此，一位来自复旦大学的学习 Mingchao Zhu，在 GitHub 上正式启动了一个项目：DeepLearning。
一直有关注我们公众号（GitHubDaily）的水友应该知道，前几天我们刚发布的一篇文章《太赞了！GitHub 标星 2.4k+，《可解释机器学习》中文版正式开放！》，其译者就是该项目作者 Mingchao Zhu。
今天要介绍的这个 DeepLearning 项目，便是出自同一位作者之手，该项目的主要作用，是基于数学推导和产生原理，重新描述《深度学习》一书中的概念，并用 Python (numpy 库为主) 复现了书本内容。
从上面我们可以看到，该书中内含的所有推导过程与代码实现，均已开源到了 GitHub 上，目前项目也仍处于持续更新的状态，进度已完成一半，建议大家持续关注。
最后，附上该项目的 GitHub 地址，感兴趣的同学可以看一下：
GitHub：
https://github.com/MingchaoZhu/DeepLearning
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