深度学习500问，AI工程师面试宝典(博文视点出品)，该书以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 该项目一直在不断更新，作者本着开源精神，不断有新的贡献者在完善项目。如今，全书已达 50 余万字，分为 18 个章节，实体书也已经出版，有兴趣的可以到GitHub项目查看学习。

内容简介

本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1-3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础；第4-7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术；第8-9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用；第10-14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方法及思路等，包括迁移学习、网络架构及训练、网络优化技巧、超参数调整及模型的压缩和加速等。本书凝聚了众多一线科研人员及工程师的经验，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力。

本书内容取材于编者在日常学习过程中总结的知识点及各大公司常见的笔试、面试题。本书可为高等院校计算机科学、信息科学、人工智能、控制科学与工程、电子科学与技术等领域的研究及教学人员提供参考，也可为相关专业本科生及研究生提供思考方向，还可为深度学习及计算机视觉领域的初、中级研究人员和工程技术人员提供参考，尤其适合需要查漏补缺的应聘者及提供相关岗位的面试官阅读。

深度学习500问

DeepLearning-500-questions：https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions