《瑶光映白》是一部由Datawhale成员编写、基于李宏毅教授机器学习公开课整理的深度学习教程，共33集，以AI短剧形式呈现，内容涵盖卷积神经网络、Transformer、生成模型等经典算法，以及对抗攻击、强化学习等进阶主题，适合初学者和研究者参考。
《瑶光映白》是Datawhale团队基于李宏毅教授广受欢迎的“机器学习”公开课内容整理而成的深度学习教程，以AI短剧的形式进行讲解，旨在降低学习门槛，使读者能够通过生动的案例和直观的语言理解深度学习的核心概念。
本书系统介绍了深度学习的基础知识与前沿技术，内容涵盖卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（如BERT和GPT）等经典算法，并延伸至对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等进阶主题。书中保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的建模过程和算法细节。
作为李宏毅教授课程的配套教材，《瑶光映白》不仅适合初学者入门，也适合有一定基础的研究者查漏补缺。其结合了理论与实践，通过图解实例和新颖代码，为读者提供了一条通往深度学习领域的清晰路径。书中内容与李宏毅的公开课高度一致，延续了其通俗易懂、深入浅出的教学风格，是深度学习学习者的重要参考资料。
《瑶光映白》是一部由Datawhale成员编写、基于李宏毅教授机器学习公开课整理的深度学习教程，共33集，以AI短剧形式呈现，内容涵盖卷积神经网络、Transformer、生成模型等经典算法，以及对抗攻击、强化学习等进阶主题，适合初学者和研究者参考。
《瑶光映白》是Datawhale团队基于李宏毅教授广受欢迎的“机器学习”公开课内容整理而成的深度学习教程，以AI短剧的形式进行讲解，旨在降低学习门槛，使读者能够通过生动的案例和直观的语言理解深度学习的核心概念。
本书系统介绍了深度学习的基础知识与前沿技术，内容涵盖卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（如BERT和GPT）等经典算法，并延伸至对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等进阶主题。书中保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的建模过程和算法细节。
作为李宏毅教授课程的配套教材，《瑶光映白》不仅适合初学者入门，也适合有一定基础的研究者查漏补缺。其结合了理论与实践，通过图解实例和新颖代码，为读者提供了一条通往深度学习领域的清晰路径。书中内容与李宏毅的公开课高度一致，延续了其通俗易懂、深入浅出的教学风格，是深度学习学习者的重要参考资料。
