- 面试知识盲区：系统梳理深度学习核心知识点，帮助求职者快速定位并补齐面试中的知识短板。
- 复习效率低下：以问答形式组织内容，每题标注难度级和相关知识点，方便有针对性地高效复习。
- 理论与实践脱节：覆盖计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等应用领域，帮助读者理解算法在实际场景中的落地方式。
- 前沿技术跟进：涵盖图神经网络、元学习、自动化机器学习等前沿方向，帮助读者掌握最新技术进展。
- 面试要点把握：由一线大厂算法工程师合力编写，直击面试高频考点和考察重点。
- 相关专业在校学生：检查和加强对所学知识点的掌握程度，为求职做好知识储备。
- 求职者：快速复习和补充深度学习知识，系统备战算法工程师面试。
- 算法工程师：作为工具书随时参阅，查漏补缺，拓展技术视野。
- 非相关专业研究人员：了解热门人工智能应用和深度学习模型背后的核心算法与思想。
- 按难度递进阅读：先阅读标注为低难度的问题建立信心，再逐步攻克高难度题目。
- 先自测再阅读答案：每道题先尝试自己回答，再对照书中解析，找出思维盲区。
- 重点研读薄弱章节：根据面试岗位方向，重点研读对应领域章节，如CV岗重点看计算机视觉章节。
- 结合项目实践：将书中算法知识与个人项目经验结合，形成面试中的差异化亮点。
- 反复刷题巩固：建议至少完整过两遍，第一遍通读，第二遍针对错题和薄弱点强化。
- 知识体系化：建立完整的深度学习知识框架，从基础算法到前沿应用全面覆盖。
- 面试战斗力：掌握135道高频面试题的解题思路和答题技巧，从容应对算法岗面试。
- 应用视野拓展：了解深度学习在视觉、NLP、推荐、自动驾驶等领域的落地实践。
- 前沿技术认知：掌握图神经网络、元学习、AutoML等前沿方向的核心思想。
- 自我检测能力：通过难度分级和知识点标注，具备自主评估和持续学习的能力。
📖 书籍简介
产品特色
编辑推荐
不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。
Hulu诚意出品，全面收录135道算法面试题。
一线大厂算法工程师合力创作，直击面试要点。
从算法与模型到多领域应用，全方位解读深度学习。
诚意推荐
吴军 / 《浪潮之巅》《数学之美》作者
华先胜 / 阿里巴巴达摩院人工智能中心主任，IEEE Fellow
李沐 / AWS首席科学家，《动手学深度学习》作者
孙茂松 / 清华大学人工智能研究院常务副院长
本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
内容简介
深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，展示深度学习的“百面”精彩，让不同读者都能找到合适的内容。
本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
作者简介
诸葛越：现任Hulu公司全球研发副总裁，中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile公司联合创始人兼CEO，前雅虎北京研发中心产品总监，微软北京研发中心项目总经理。诸葛越获美国斯坦福大学计算机硕士与博士学位、纽约州立大学石溪分校应用数学硕士学位，曾就读于清华大学，2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年最佳论文奖。诸葛越是畅销书《魔鬼老大，天使老二》作者，《百面机器学习》主编。
江云胜：北京大学应用数学博士，现任葫芦资深算法研究员。毕业后加入Hulu北京研发中心的Content Intelligence组，负责内容理解相关的研究工作。《百面机器学习》主要作者之一。
葫芦娃：近30位Hulu北京创新实验室的ding尖人才，毕业于清华、北大、浙大、上交、北邮、中科院等高校。他们利用擅长的深度学习、机器学习等领域知识和算法模型，建立了一套定制化的AI平台，改变着推荐引擎、视频编解码、内容理解、广告投放等多项与用户息息相关的在线业务技术。
精彩书评
行业专家重磅推荐
本书保持了《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的风格特色，是诸葛越博士及其团队再次将计算机科学与具体应用相结合推出的一本案头工具书。如何在实践应用中结合深度学习的算法和模型，本书提供了一些借鉴，相信计算机的从业者和非计算机专业的工程人员都能从中受益匪浅。
吴军/《浪潮之巅》《数学之美》作者
近十年来深度学习引发了人工智能相关领域的突飞猛进，落地应用层出不穷。本书由多位Hulu算法研究员编写，对深度学习核心概念、算法模型、行业应用等方面都有精要介绍，更难能可贵的是通过类似面试问答的形式展开，有易有难，非常适合有志于加入人工智能领域的开发人员或相关的从业人员参考使用。
华先胜 / 阿里巴巴达摩院人工智能中心主任，IEEE Fellow
本书通过知识点问答为读者层层揭开深度学习的神秘面纱，其一大亮点是囊括了一系列前沿领域的新进展。如果你想抢在别人前面掌握它们，千万不要错过这本书。
李沐/AWS首席科学家，《动手学深度学习》作者
作为《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的姐妹篇，本书秉承了作者写作的一贯风格：技术上有深度，深入浅出讲得透彻；实践上有温度，言传身教讲得到位。近些年来深度学习前沿研究及产业应用如火如荼，过江名士多于鲫，但真正能得其一二要领并娴熟运用于分析和解决实际问题者，其实还非常匮乏，相关人才缺口巨大。这本关于深度学习的书，也因此特别值得你去深度学习。
孙茂松/清华大学人工智能研究院常务副院长
📑 章节目录
- 深度学习基础与面试准备指南
- 卷积神经网络：原理、经典模型与面试题解析
- 循环神经网络与序列建模
- 图神经网络：基础理论与应用场景
- 生成模型与生成式对抗网络
- 强化学习核心算法与面试要点
- 元学习与自动化机器学习
- 计算机视觉应用与算法解析
- 自然语言处理中的深度学习模型
- 推荐系统与计算广告中的深度学习
- 视频处理与计算机听觉技术
- 自动驾驶中的深度学习应用
