"在当今这个信息爆炸的时代，获取学习资料的渠道并不匮乏，各类书籍和视频资源可谓琳琅满目。但我始终没有找到一本合适的“人工智能入门指南”。一部分书籍罗列了许多新颖的算法，但缺乏深入剖析，浮于表面；它们更适合作为科普读物，对于希望深入学习的读者来说，内容深度是远远不够的。一部分书籍从最基础的数学原理入手，详细列出相关公式，但学习门槛较高；而且即便完全掌握了这些原理，若想将算法落地，仍需要补充对应的编程技能。还有一部分书籍侧重实践应用，提供了大量示例代码和详细讲解，却容易让读者陷入“知其然”而“不知其所以然”的困境。

  直到阅读了亚东老师推荐的Understanding Deep Learning后，我意识到终于找到理想的“指南书”了。本书从最基础的浅层神经网络入手，逐步深入，直至扩散模型，内容包罗万象。在基础模型章节中，Simon教授对每个问题的建模和公式推导都进行了细致入微的讲解；在高级模型章节中，阐述原理，还深入探讨模型的应用场景及前沿研究趋势。如果你潜心研读每一章节、每一个公式，会发现Simon教授倾注了大量心血，力求将复杂的概念以最清晰的方式呈现给读者。深度学习的难点之一在于如何理解高维空间中的问题，Simon教授通过降维和可视化手段，将梯度下降、迭代求解等抽象过程直观展现出来，极大地降低了理解门槛。本书讲解算法原理，还附有每个模型的Python Notebook源代码。无论你是具备一定数学基础的本科生，还是希望深入了解人工智能技术的软件工程师，本书都是你的上佳选择。"