تنزيل d2l zh - تنزيل كود المصدر d2l zh zh

d2l zh

بايثون

2.0.0版发布

تنزيل

الغوص في التعلم العميق (D2L.ai)

الإصدار الثاني: zh.D2L.ai |. الإصدار الأول: zh-v1.D2L.ai |. تثبيت واستخدام الكود المصدري في الكتاب: الإصدار الثاني الإصدار الأول

أفضل طريقة لفهم التعلم العميق هي تطبيق ما تتعلمه.

يمثل هذا المشروع مفتوح المصدر محاولتنا لتعليم القراء المفاهيم والخلفية والتعليمات البرمجية؛ وسنوضح التفكير النقدي المطلوب لتحليل المشكلة، والرياضيات المطلوبة لحل المشكلة، وتنفيذ الحل، كل ذلك في مكان واحد. المطلوبة للبرنامج.

هدفنا هو إنشاء مورد موحد يحقق الأهداف التالية:

مجاني ومتاح للجميع عبر الإنترنت؛
توفير عمق تقني كافٍ لمساعدة القراء على أن يصبحوا بالفعل علماء تطبيقات التعلم العميق: ليس فقط فهم المبادئ الرياضية، ولكن أيضًا القدرة على تنفيذ الأساليب وتحسينها باستمرار؛
يحتوي على كود عمل يوضح للقراء كيفية حل المشكلات عمليًا. وهذا لا يتوافق مباشرة مع الصيغ الرياضية في الكود الفعلي فحسب، بل يسمح لك أيضًا بتعديل الكود ومراقبة النتائج واكتساب الخبرة في الوقت المناسب؛
يسمح لنا وللمجتمع بأكمله بتكرار المحتوى بشكل مستمر وبسرعة لمواكبة مجال التعلم العميق الذي لا يزال يتطور بسرعة؛
ويضاف إلى ذلك منتدى يحتوي على أسئلة وأجوبة حول التفاصيل الفنية، مما يسمح للجميع بالإجابة على الأسئلة وتبادل الخبرات.

تستخدم الجامعات هذا الكتاب (النسختان الإنجليزية والصينية) ككتاب دراسي أو كتاب مرجعي

إذا كان هذا الكتاب مفيدًا لك، يرجى وضع نجمة (★) على هذا المستودع أو الاستشهاد بالنسخة الإنجليزية من هذا الكتاب:

 @book{zhang2023dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J.},
    publisher={Cambridge University Press},
    note={url{https://D2L.ai}},
    year={2023}
}

النسخة الانجليزية من هذا الكتاب

على الرغم من نشر الكتب الورقية، إلا أن مجال التعلم العميق لا يزال يتطور بسرعة. من أجل الحصول على المساعدة من مجتمع المصادر المفتوحة باللغة الإنجليزية الأوسع وبالتالي تحسين جودة هذا الكتاب، ستستمر كتابة النسخة الجديدة من هذا الكتاب باللغة الإنجليزية وإعادتها إلى النسخة الصينية.

مرحبًا بكم في الاهتمام بالمشروع الإنجليزي مفتوح المصدر لهذا الكتاب.

موارد التدريس الصينية والإنجليزية

جامعة كاليفورنيا، بيركلي، الفصل الدراسي الربيعي 2019 مقدمة لمواد دورة التعلم العميق (يتم أيضًا توفير النسخة الصينية من البرنامج التعليمي بما في ذلك عنوان الفيديو التعليمي).

الموصى بها من قبل الأكاديميين

"تعمق في هذا الكتاب إذا كنت تريد الغوص في التعلم العميق!"
— جياوي هان، زميل ACM، وزميل IEEE، ورئيس البروفيسور مايكل أيكن في قسم علوم الكمبيوتر، جامعة إلينوي في أوربانا شامبين، الولايات المتحدة الأمريكية

"إنها إضافة مرحب بها للغاية إلى أدبيات التعلم الآلي."
— بيرنهارد شولكوبف، أكاديمي في ACM، وأكاديمي في الأكاديمية الوطنية الألمانية للعلوم، ومدير معهد الأنظمة الذكية في معهد ماكس بلانك في ألمانيا

"يمكن القول بأن الكود الموجود في الكتاب هو "ما تتعلمه هو ما تستخدمه"."
— تشو تشي هوا، أكاديمي في ACM، IEEE، AAAS، مدير قسم علوم الكمبيوتر والتكنولوجيا، جامعة نانجينغ

"يمكن لهذا الكتاب أن يساعد ممارسي التعلم العميق على تحسين قدراتهم بسرعة."
— تشانغ تونغ، زميل ASA، زميل IMS، أستاذ قسم علوم الكمبيوتر وقسم الرياضيات، جامعة هونغ كونغ للعلوم والتكنولوجيا

موصى بها من قبل الصناعة

"كتاب تعليمي عميق ممتاز يستحق اهتمام أي شخص يريد أن يفهم كيف يمكن للتعلم العميق أن يشعل ثورة الذكاء الاصطناعي."
— جنسن هوانغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA

""التعلم العملي العميق" هو الدراسة الأكثر ملاءمة لمهندسي البحث والتطوير في الصناعة. أوصي به بشدة للقراء دون تحفظ."
—يو كاي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة هورايزون

"أوصي بشدة بهذا الكتاب! وأنا أقدر بشكل خاص طريقة التعلم هذه التي تدمج بين اليدين والعقل."
- تشي يوان، أستاذ "هاو تشينغ" في جامعة فودان وعميد معهد ابتكار وصناعة الذكاء الاصطناعي