2020年疫情刚开始的时候，《动手学深度学习》的英文版相较中文版已经多出不少内容了。我们书第一版的不少老读者表示，疫情在家虽然想学习，但第一版早就刷完，于是只好刷阿信和小抖。沐神和我的第一反应是：
这样对眼睛不好。
于是不等英文版完成，我们就立即发起中文版2.0的项目。具体来说：
我们继续在英文版添加新内容和改进已有内容。
何孝霆与Rachel（瑞潮儿）两位主力选手和d2l-ai/d2l-zh GitHub社区众多小伙伴共同努力，不断将英文版的最新内容同步到中文版，包括PyTorch和TensorFlow的实现。
沐神牺牲宝贵的带娃时间，基于不断更新的中文版内容每周直播教学（李沐：动手学深度学习PyTorch篇直播总结）
虽然疫情还没有过去，但我们在今天终于可以发布《动手学深度学习》中文版2.0beta版了！大家可以访问zh.d2l.ai 或者 zh-v2.d2l.ai ：
第一版的内容已移至 zh-v1.d2l.ai
在中文版2.0版项目的进程中，我们发现机器学习不少术语的中文翻译在不同著作中不一致。本着严谨的态度，我们和周志华、李航、邱锡鹏三位老师进行了数周的讨论。最终，机器之心的小伙伴们精心整理了一份中英文术语对照表，并将它开源。中文版2.0版参考了这些术语翻译，例如 dropout -> 暂退法， robustness -> 稳健性：
主要特点
该版本为《动手学深度学习》2.0.0-beta版（中文第二版的预览版）。
主要改进
丰富并修订了第一版第十章“自然语言处理”内容，并分为“自然语言处理：预训练”和“自然语言处理：应用”两章，添加了“BERT”和“自然语言推断”的相关内容；
丰富并修订第一版“附录内容”内容，并调整为第十六章；
更新全书内容与英文版0.17.1保持一致。
详细改进
《动手学深度学习》2.0.0-beta0版较2.0.0-alpha2版增加了23个小节：
第14章：自然语言处理：预训练
14.1. 词嵌入（Word2vec）
14.2. 近似训练
14.3. 用于预训练词嵌入的数据集
14.4. 预训练word2vec
14.5. 全局向量的词嵌入（GloVe）
14.6. 子词嵌入
14.7. 词的相似性和类比任务
14.8. 来自Transformer的双向编码器表示（BERT）
14.9. 用于预训练BERT的数据集
14.10. 预训练BERT
第15章：自然语言处理：应用
15.1. 情感分析及数据集
15.2. 情感分析：使用递归神经网络
15.3. 情感分析：使用卷积神经网络
15.4. 自然语言推断与数据集
15.5. 自然语言推断：使用注意力
15.6. 针对序列级和词元级应用程序微调BERT
15.7. 自然语言推断：微调BERT
第16章：（附录）深度学习工具
16.1. 使用Jupyter Notebooks
16.2. 使用Amazon SageMaker
16.3. 使用Amazon EC2实例
16.4. 选择服务器和GPU
16.5. 为本书做贡献
16.6. d2l API 文档
——The End——
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