《动手学深度学习》（d2l-zh）是由 Aston Zhang、Zachary Lipton、Mu Li 和 Alexander J. Smola 编写的广受欢迎的开源深度学习教材的中文版。它将清晰的数学讲解、可运行的代码和交互式 Jupyter notebooks 融合在同一资源中，让学习者能够阅读理论并立即运行和修改相应的实现。
本书从基础的机器学习概念讲起，逐步深入到现代深度学习架构，包括卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理、注意力机制和优化技术。代码示例均可运行且基于主流框架，便于对真实模型进行实验，而不仅仅是阅读静态文本。
该资源适合已具备一定 Python 和基础数学背景，并希望以严谨、注重实践的方式学习深度学习的学习者——从学生、自学工程师到寻找课堂材料的教师皆可适用。其“做中学”的理念使其成为全球最受欢迎的开放深度学习课程之一，被许多国家的数百所大学采用。
你将看到的内容
- 端到端的内容覆盖，从基础知识到注意力机制和 transformers 等进阶主题
- 每个概念均配有可运行代码，采用交互式 notebook 格式
- 免费开放获取，由活跃的社区维护