有人的地方就有江湖，有AI的地方也有江湖。
武侠的世界叫武林，AI的世界叫智林。
武林中英雄豪杰，灿若星海；智林中高手如云，各怀绝技。
上回在推文“好书推荐｜机器学习圣经PRML作者Bishop重磅教材《Deep Learning：Foundations and Concepts》”中隆重介绍了智林中的大师Christopher M. Bishop和他的成名绝技《Pattern Recognition and Machine Learning》以及《Deep Learning：Foundations and Concepts》。这两套武功具有Bishop老爷子的典型特色，使将出来可谓是内力深厚，包罗万象，精彩纷呈。如果把Bishop类比为武林中的“北乔峰”，那么谁又称得上是“南慕容”？
要想称得上“南慕容”必然要会“以彼之道，还施彼身”绝技，取人之长，活学活用，再更胜一筹。在智林中，何人有这样的本事，博采众家之长，集于己身，最终能够青出于蓝而胜于蓝？
武林的江湖中，离不开人；智林的江湖中，离不开机器。
智林要以武林为参照，所以他们要让机器像人，于是就要有机器人。
人有眼、耳、口、鼻、手，机器也需要有眼、耳、口、鼻、手。
人会视、听、味、嗅、触，机器也须会视、听、味、嗅、触。
于是智林中出现了“视觉派”、“听觉派”、“味觉派”、“嗅觉派”、“触觉派”。
“视觉派”是智林江湖中极为昌盛的大门派，他们有一个雅致的称呼“计算机视觉”。“视觉派”大致经历了视觉几何、视觉学习、视觉计算三个发展时期。视觉几何试图通过射影几何、几何光学等理论作为基础来解决计算机视觉中的典型问题。视觉几何更多的是从物理和数学的角度来考虑计算机视觉问题。视觉计算则跳出了视觉几何的思路，更多的是从数据建模的角度来解决计算机视觉问题。视觉学习以统计学、机器学习作为其主要的理论支撑。视觉计算可以视为视觉学习的升级版，主要依赖大规模数据集和大型计算框架作为基础来解决计算机视觉中的问题，特别是各种深度学习框架。与视觉学习相比，视觉计算需要大规模的数据、丰富的计算资源、高效的算法模型来实现视觉任务。
图1 书籍《Computer Vision : Models, Learning, and Inference》
“视觉派”中有这样一个传奇人物Simon J. D. Prince，他横跨视觉学习与视觉计算两个时期，在智林中大显身手，留下了两本让无数人顶礼膜拜的武功秘籍。第一本《Computer Vision : Models, Learning, and Inference》是视觉派中的独门秘籍，2012年横空出世，目前豆瓣评分高达9.4。该书已经有中文版，深受读者喜爱，优惠购买链https://mp.weixin.qq.com/s/vRLpB5HZVEuRM59smivLeQ
。
这是一本独辟蹊径的秘籍，真正做到了“以彼之道”。它吸收了概率论、统计学、机器学习中的精华，并完美地融入到“视觉派”的套路体系中，改写了“视觉派”以往的以射影几何、几何光学作为基础的修炼套路，开创了以机器学习作为基础来修炼计算机视觉的新套路。此书一出，无数智林人士振臂欢呼，视觉学习迎来了全盛时期。
智林代有才人出，各领风骚数百年？
智林江湖的更迭如此之快，那可等不了数百年，大几年还差不多！
2012年处在计算机视觉的一个过渡时期。由于ImageNet超大规模图像数据集以及深度学习模型的出现，视觉派很快由视觉学习快速转向视觉计算。随后的精彩故事，大家应该都知道了！各种深度学习模型迅速出现、快速迭代，极大的加快了计算机视觉领域的发展。
传奇人物Simon J. D. Prince嗅觉敏锐，天赋异禀，紧跟视觉计算时代新潮流，耗时近两年，又推出了一本全新秘籍。
此书与第一本秘籍一样，可以免费供广大智林人士获取和修炼。在网上可以免费下载该书，同时也出版了正式印刷版。如果你想对大师表示支持，你可以购买印刷版。
好了，该隆重介绍第二本秘籍了。
第二本《Understanding Deep Learning》秘籍是Simon J. D. Prince“还施彼身”之作。
他作为“视觉派”的大师，先是充分吸收了机器学习的内功心法，开创了视觉学习的新套路；现在又将机器学习的内功心法进行融会贯通，全面总结，写出了一本机器学习领域的全新秘籍《Understanding Deep Learning》。
秘籍电子版放到网上仅仅数日，Github上便收获了1200星！目前，全网阅读和传播量以百万计算！可谓是大受欢迎，吸粉无数。秘籍不仅涵盖了深度学习的基础内容，还介绍了Tranformers、扩散模型等较新的内容。为了让秘籍与时俱进，作者对其持续更新，并将最新版上传到官网供读者网免费下载。什么,你想对此秘籍先睹为快？好，那就上图吧！
图2 书籍《Understanding Deep Learning》
图3 书籍《Understanding Deep Learning》目录（电子版不停更新，不同版本的目录可能有所不同）
这本秘籍为何如此受欢迎？这主要归功于它的五大特色。
1.清晰易懂的论述逻辑
全书写作逻辑清晰，论述简洁易懂。如果你想找一本深度学习的秘籍来修炼深度学习大法，那这本秘籍是你不错的选择。
2.赏心悦目的写作风格
功夫好不好练，还得看秘籍好不好看。颜值不高的秘籍，给钱也不想看。当你第一次看到它，你就会情不自禁的赞叹，怎么还有写的如此赏心悦目的深度学习秘籍！
3.美轮美奂的插图
颜值不够，修图来凑！所以啊，手机上总还是要装上几个好用的修图软件的，谁不爱美呢？可是当你拿到这本秘籍时，你就想立刻拿起手机，赶紧把手机里的修图软件全都卸载掉。为啥呢？因为你曾经认为修图后颜值很高的图，与这秘籍上的图相比，美不及万分之一。
4.丰富无比的配套资源
什么叫配套资源丰富？啥都不说了，赶紧上链接。
（1）秘籍电子版下载：https://udlbook.github.io/udlbook/
请打开上述网址，然后点击Download full PDF即可下载秘籍全文电子版；点击Answers to selected questions即可下载习题解答；点击Errata即可下载秘籍勘误。
（2）秘籍代码下载：https://udlbook.github.io/udlbook/
如果想下载书籍的配套代码，可打开上述网址，然后点击Notebooks，即可看到下载内容列表，点击想要下载的内容即可下载。
5.紧跟前沿的拓展阅读
为了让读者及时了解秘籍暂时还未呈现的最新AI技术，作者提供了紧跟前沿的拓展材料，例如大模型等。读者只需打开秘籍官网（https://udlbook.github.io/udlbook/），然后点击More即可看到拓展阅读材料列表，点击想要查看的内容即可进行拓展阅读。
图书中文版
该书已经出版了中文版。中文版的目录如下图。
图4 书籍中文版目录
如果你习惯阅读中文，可以购买该书的中文版进行学习。
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