深度学习作为人工智能领域的核心驱动力，正引领着科技革命的浪潮。在众多关于深度学习的书籍中，有一些原创经典著作因其深刻的理论阐述和实用的技术指导而备受推崇。以下是一些在大模型时代下必读的原创经典书籍，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。
第一章：基础知识与经典入门
1. 《深度学习》（Deep Learning）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 简介：被誉为深度学习领域的“圣经”，全面介绍了深度学习的基础知识、主要模型及其应用。书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等大模型的基本原理和实践技巧。 推荐理由：适合不同层次的读者，从初学者到研究者都能从中受益。
2. 《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）
作者：Michael Nielsen 简介：以深入浅出的风格著称，通过生动的例子和图解使难以捉摸的概念变得易于理解，并从实践中让读者体验神经网络的训练过程。 推荐理由：特别适合对编程和理论知识不太熟悉的人。
第二章：高级理论与实践
3. 《Python深度学习》（Python Deep Learning）
作者：Francois Chollet 简介：由Keras创始人撰写，重点在于如何运用Python进行深度学习实践。里面包含了大量应用实例和实用技巧，让读者不仅能学会理论，亦能在实战中熟练应用。 推荐理由：对于想要掌握实际操作的读者来说是不可或缺的工具。
4. 《深度学习与大模型基础》（Deep Learning and Big Models Fundamentals）
作者：段小手 简介：注重内容的全面性，介绍了深度学习的基本概念和原理，以及深度学习的应用领域，如计算机视觉、自然语言处理等。 推荐理由：适合希望快速入门深度学习的读者。
第三章：进阶阅读与前沿探索
5. 《大规模应用开发极简入门》（Large Scale Application Development Essentials）
简介：一本关于大规模应用开发的入门书籍，涵盖了并行计算、分布式优化算法等技术。 推荐理由：适合想要了解大规模分布式机器学习技术的读者。
6. 《大规模语言模型》（Large-scale Language Models）
作者：张奇教授等 简介：介绍了LLM的基本概念发展历程以及构建流程，涵盖了从预训练、有监督微调、奖励建模到强化学习的四个阶段。 推荐理由：适合对大规模语言模型感兴趣的读者。
通过阅读这些书籍，读者不仅可以打下坚实的理论基础，还能紧跟深度学习的发展前沿，为在人工智能领域的发展打下坚实基础。