经典教材
《深度学习》（Deep Learning）
作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
简介：深度学习领域的奠基之作，系统讲解神经网络、优化算法和模型应用，适合入门与进阶学习。《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）
作者：Michael Nielsen
简介：通过直观的代码示例和理论推导，帮助读者快速理解深度学习核心概念。
进阶读物
《深度学习实战》（Deep Learning with Python）
作者：François Chollet
简介：基于Keras框架，结合实际案例解析深度学习模型构建与调优技巧。《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）
作者： Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Bo Dai
简介：开源项目配套教材，提供PyTorch代码实战，适合希望动手实践的读者。
实战指南
- 《深度学习应用：从卷积到Transformer》
作者：李沐
简介：聚焦计算机视觉与自然语言处理领域，解析Transformer等前沿架构。