Datawhale开源 

开源项目：LeeDL-Tutorial，作者：杨毅远

导读

大家都对于李宏毅老师已经很熟悉了，他用幽默风趣的语言带领大家入门深度学习，旨在向学习者介绍深度学习的基本概念、方法和实践技巧。更可贵的是，李宏毅老师还通过网络将课程的录播版本以及对应的课程幻灯片免费开放给全球的学习者们。因为其课程的开放性高、实践性强以及更新迭代速度快等特点，使其成为了学习者们入门深度学习的首选资料。截至目前，其全网课程录播版本播放量已经超过了百万次。

现在，深度学习的爱好者有了更完善、更适合初学者的学习资料！Datawhale开源项目成员们总结、更新、完善了李宏毅最新版的深度学习课程，实现了视频教程+课后作业的完整整理和详解，让复杂的内容变得更加通俗易懂，为初学者们入门深度学习扫清障碍。

目前，项目已经部分开源，整体的内容包括课程文字内容详解、每一章配套的课后习题以及对应的代码实现。

关于开源项目

开源项目《LeeDL-Tutorial》由开源组织Datawhale发起，由《Easy RL：强化学习教程》的作者上海交通大学博士生王琦、牛津大学博士生杨毅远、北京大学硕士江季等组织成员负责。本书在李宏毅老师最新的视频教程的基础上，扩展、原创了部分内容，并配有相关的课后练习及可执行代码，很适合想入门深度学习的小伙伴们。

开源地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial

PDF内容：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

课后习题代码复现：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/tree/master/Homework

项目细节

开源项目《LeeDL-Tutorial》对于李宏毅老师的视频教程进行了整理、校对以及迭代优化，不仅对已有内容进行了完善和补充，同时也补充了部分最新的内容以及配套的课后实战代码，方便大家理论+实战双丰收。

案例一：对于RMSprop优化器的公式推导以及可视化实例

案例二：对于视频内容的二次解答

案例三：最新的Transformer以及ChatGPT的案例分析及讲解

案例四：章节后配套代码实战详细讲解

文章最后

最后，希望学习者在学习的同时给我们充分地的反馈，比如github repo中的issue或者联系作者直接交流。你的反馈将帮助我们一起进步，一起打磨课程，一起为后面的学习者提供更加完善、经典的开源内容。

干货学习，点赞三连↓