动手学深度学习是一种强调通过实践来深入理解和掌握深度学习知识与技能的学习方式，其核心在于将理论学习与实际操作紧密结合，使学习者能够在实践中真正理解深度学习模型的原理、算法以及应用场景。
核心要点
- 实践导向：不仅仅是理论知识的学习，更注重让学习者亲自上手操作，实现深度学习模型，从而加深对概念的理解。例如在课程中会教授如何用代码实现各种深度学习算法，像线性回归、卷积神经网络等模型的从零开始构建，让学习者明白模型内部的运行机制。
- 涵盖广泛内容：包括深度学习基础、多种类型的神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等）以及在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。以课程安排为例，从基础的线性代数、自动求导等知识，到复杂的目标检测、语义分割、机器翻译等应用场景均有涉及。
- 紧密结合前沿技术与实际应用：一方面紧跟深度学习领域的前沿技术发展，如介绍最新的神经网络架构和算法；另一方面注重实际应用，通过实战Kaggle比赛等方式，让学习者将所学知识应用于解决实际问题，如预测房价、图像分类、物体检测等任务。
学习目标
- 理解深度学习原理：通过实际操作和代码实现，深入理解深度学习模型背后的数学原理和算法逻辑，例如在学习线性回归时，理解如何通过梯度下降法优化模型参数。
- 掌握模型实现技能：熟练掌握使用编程语言（如Python）和深度学习框架（如PyTorch）来实现各种深度学习模型，能够独立完成模型的构建、训练和评估过程，比如能够构建一个完整的卷积神经网络用于图像分类任务。
- 具备解决实际问题能力：能够运用所学的深度学习知识和技能，解决计算机视觉、自然语言处理等领域的实际问题，如在实际项目中进行图像识别、文本分类等工作。
应用领域
- 计算机视觉：可用于图像分类（判断图像中物体的类别）、物体检测（确定物体的位置和类别）、语义分割（对图像中的每个像素进行分类）等任务，例如在自动驾驶中识别道路、车辆和行人。
- 自然语言处理：应用于文本分类（如新闻分类、情感分析）、机器翻译（将一种语言翻译成另一种语言）、语音识别（将语音转换为文字）等领域，像在线翻译工具就是自然语言处理在机器翻译方面的应用实例。