学习深度学习知识除了博客文章、视频外，从书本中汲取知识也非常重要。

那么今天就给大家推荐下面这几本深度学习领域的极佳书籍！涵盖从入门深度学习、结合深度学习科研、工作导向等等维度，相信对你一定有帮助！

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

推荐理由：

📌 中文写作，逻辑清晰，系统讲解深度学习基本原理和常用结构；

📌 注重公式推导 + 实战案例，是国内研究生深度学习入门常用教材；

适合人群：

👥 中文背景学生、CS零基础、跨学科科研起步者。

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推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

推荐理由：

📌 交互式实战教程，Jupyter Notebook + PyTorch 代码驱动；

📌 覆盖 CNN、RNN、Transformer、BERT、生成模型等主流结构；

📌 免费开源，适合项目驱动型科研学习；

适合人群：

👥 想快速掌握主流模型并用于科研实验的硕博学生、非CS背景跨学科者。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

推荐理由：

📌 图解神经网络核心机制，帮助直觉式理解；

📌 包含案例和应用，有助于构建整体知识结构；

📌 对视觉学习者友好，是理解抽象结构的好途径；

适合人群：

👥 工科/理科学生、偏视觉感知者、喜欢图形解释的学习者。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

推荐理由：

📌 全面讲解 Transformer 架构及其变体（BERT、GPT、ViT 等）；

📌 包含 NLP、多模态、图神经网络等前沿方向案例；

📌 是现代科研中应用大模型做交叉任务的核心读物；

📌 也是世界上第一本系统解析Transformer 架构的书籍；

适合人群：

👥 NLP、多模态、生物信息、医学图像等前沿科研方向的硕博研究者。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

推荐理由：

📌 结合经典 ML + 现代 DL，贯穿实验流程：数据处理 → 建模 → 评估；

📌 PyTorch 教程风格，科研实用性强，覆盖 Transformer 等高级模型；

📌 是一部“科研建模+写代码+做实验+调参”的一站式解决方案；

适合人群：

👥 要动手写代码、跑模型、发论文的硕博学生，尤其是项目导向研究者。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

推荐理由：

📌 补齐 AI 学习所需的三大数理支柱：线性代数、概率论、优化方法；

📌 每部分都配有“在 ML 中如何应用”的例子，实用性强；

📌 对要结合AI做科研的人极具帮助，并且在CSDN上有配套解析；

适合人群：

👥 没有完整数学基础的研究生、交叉背景（医学、生物、经济等）科研人员。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

推荐理由：

📌 面向训练平台、部署系统、数据处理管线等深度学习工程实践；

📌 适合科研走向工业落地、系统研究或工程平台搭建者；

📌 内容接轨 MLOps 和大模型工程趋势；

适合人群：

👥 有部署需求的研究生、未来计划进入大厂或科研-工业结合方向的学生。

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