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書籍ウェブサイト |カリフォルニア大学バークレー校での STAT 157 コース

ディープラーニングを理解する最良の方法は、実践して学ぶことです。

このオープンソースの本は、深層学習を親しみやすくするという私たちの試みを表しており、概念、コンテキスト、コードを教えています。この本全体は Jupyter ノートブックで作成されており、説明図、数学、インタラクティブな例が自己完結型コードとシームレスに統合されています。

私たちの目標は、次のようなリソースを提供することです。

1. 誰でも自由に利用できること。
2. 実際に応用機械学習科学者になるための出発点となる十分な技術的深さを提供します。
3. 実行可能なコードを含めて、実際に問題を解決する方法を読者に示します。
4. 私たちとコミュニティ全体の両方による迅速な更新を可能にします。
5. 技術的な詳細について対話的に議論し、質問に答えるためのフォーラムによって補完されます。

D2Lを利用する大学

この本が役に立ったと思われる場合は、このリポジトリにスター (★) を付けるか、次の bibtex エントリを使用してこの本を引用してください。

 @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}
}

推薦

「10 年も経たないうちに、AI 革命は研究室から広範な業界、そして私たちの日常生活の隅々にまで広がりました。『Dive into Deep Learning』はディープ ラーニングに関する優れたテキストであり、ディープ ラーニングがなぜその効果をもたらしたのかを知りたい人にとって注目に値します。 AI 革命の火付け役となった、現代の最も強力なテクノロジー勢力です。」

— Jensen Huang、NVIDIA 創設者兼 CEO

「これはタイムリーで魅力的な本で、深層学習の原理の包括的な概要だけでなく、実践的なプログラミング コードを使用した詳細なアルゴリズム、さらにはコンピューター ビジョンと深層学習における最先端の入門も提供しています。自然言語処理について詳しく知りたい場合は、この本を読んでください。」

— イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校、マイケル・エイケン教授、ジアウェイ・ハン氏

「これは、Jupyter ノートブックの統合によって実装された実践的な経験に焦点を当てた、機械学習の文献への非常に歓迎すべき追加です。深層学習の学生は、この分野で習熟するためにこれが非常に貴重であると感じるはずです。」

— ベルンハルト・シェルコップフ、マックス・プランク知能システム研究所所長

「Dive into Deep Learning は、実践的な学習と詳細な説明の間で優れたバランスをとっています。私はこれをディープ ラーニング コースで使用しており、ディープ ラーニングの徹底的かつ実践的な理解を深めたい人にはお勧めします。」

— Colin Raffel、助教授、ノースカロライナ大学チャペルヒル校

貢献する (方法を学ぶ)

このオープンソースの書籍は、コミュニティの貢献者からの教育的な提案、タイプミスの修正、その他の改善の恩恵を受けています。皆様のご協力は、この本をより良いものにするために貴重です。

D2L コントリビューターの皆様、あなたの名前が謝辞に表示されるように、GitHub ID と名前を d2lbook.en AT gmail DOT com に電子メールで送信してください。ありがとう。

ライセンスの概要

このオープンソースの書籍は、クリエイティブ コモンズ表示-継承 4.0 国際ライセンスに基づいて提供されています。 LICENSE ファイルを参照してください。

このオープン ソース ブック内のサンプル コードとリファレンス コードは、修正された MIT ライセンスの下で利用可能です。 LICENSE-SAMPLECODE ファイルを参照してください。

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