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> 来源：https://deeplearning.bnuai.com/about/ ｜ 作者：唐志清（北京师范大学） ｜ 更新：2026-11-01 ｜ 内容依据邱锡鹏《神经网络与深度学习》（https://nndl.ai/）及作者公开课件

本站是 **北京师范大学 唐志清** 讲授《深度学习》课程的配套网站（教材：邱锡鹏《神经网络与深度学习》），汇集了 15 章课件幻灯片、课程讲义、思考题与习题、术语表和交互演示，方便同学们课前预习、课后复习。

## 教材与课件

- **教材**：邱锡鹏，《神经网络与深度学习》，机械工业出版社，2020。教材官网 [nndl.ai](https://nndl.ai/) 免费提供电子版、课件和配套资源，第二版已于 2026 年发布。
- **课件**：本站的幻灯片来自本课程使用的 PPTX 课件，其内容和结构基于邱锡鹏老师为本书制作的配套课件。我们把每章课件转换为图片供在线浏览，并提供 PDF 下载；课件中的公式、图表与示例版权归原作者所有。
- **讲义**：各章讲义依据教材与课件编写，力求与教材的记号、术语保持一致；思考题与习题为本课程原创或改编，提示仅供参考。

衷心感谢**邱锡鹏老师**无私地公开教材与课件，让无数学习者受益。如果本站对你有帮助，请支持正版教材，并到 [nndl.ai](https://nndl.ai/) 和 [GitHub](https://github.com/nndl/nndl) 关注官方资源。

## 内容说明

- 章节编号与课件一致，对应教材**第一版**；第二版对应章节见各章“延伸阅读”和[章节总览](https://deeplearning.bnuai.com/chapters/)。
- 课件中个别隐藏页（第 1 章第 12 页、第 8 章第 67 页）未收录。
- 讲义和习题如有错误，以教材原文为准，也欢迎反馈。

## 引用本站

各章页面底部提供了引用格式。引用教材请使用：

> 邱锡鹏. 神经网络与深度学习[M]. 北京: 机械工业出版社, 2020.

## 技术实现

本站使用 [VitePress](https://vitepress.dev/) 构建，公式由 MathJax 渲染，流程图使用 Mermaid，站内搜索为本地全文检索，支持深色模式与移动端浏览。课件由 LibreOffice 转换为 PDF，再渲染为 WebP 图片懒加载显示。

## 联系与反馈

关于课程的问题，请联系任课教师（北京师范大学 唐志清）；关于教材内容的问题，请到 [nndl/nndl Issues](https://github.com/nndl/nndl/issues) 反馈。