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도서 웹사이트 | UC Berkeley의 STAT 157 과정

딥러닝을 이해하는 가장 좋은 방법은 실습을 통해 학습하는 것입니다.

이 오픈 소스 책은 딥 러닝을 접근 가능하게 만들고 개념, 컨텍스트 및 코드를 가르치려는 우리의 시도를 나타냅니다. 전체 책의 초안은 Jupyter 노트북에서 작성되었으며 설명 그림, 수학 및 대화형 예제를 자체 포함 코드와 원활하게 통합합니다.

우리의 목표는 다음과 같은 리소스를 제공하는 것입니다.

1. 모든 사람이 자유롭게 이용할 수 있어야 합니다.
2. 실제로 응용 기계 학습 과학자가 되기 위한 출발점을 제공하기에 충분한 기술적 깊이를 제공합니다.
3. 실행 가능한 코드를 포함하여 독자에게 실제로 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다.
4. 우리와 커뮤니티 전체에 의한 신속한 업데이트를 허용합니다.
5. 기술 세부 사항에 대한 대화식 토론과 질문에 답할 수 있는 포럼으로 보완됩니다.

D2L을 사용하는 대학

이 책이 유용하다고 생각되면 이 저장소에 별표(★)를 표시하거나 다음 bibtex 항목을 사용하여 이 책을 인용하십시오.

 @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}
}

추천

"10년도 채 되지 않아 AI 혁명은 연구실에서 광범위한 산업, 우리 일상생활의 모든 구석구석을 휩쓸었습니다. Dive into Deep Learning은 딥 러닝에 대한 훌륭한 교과서이며 딥 러닝이 왜 인기를 얻었는지 알고 싶어하는 모든 사람의 관심을 받을 가치가 있습니다. 우리 시대의 가장 강력한 기술인 AI 혁명에 불을 붙였습니다."

— Jensen Huang, NVIDIA 창립자 겸 CEO

"이 책은 딥 러닝 원리에 대한 포괄적인 개요뿐만 아니라 실습 프로그래밍 코드가 포함된 상세한 알고리즘을 제공하고 컴퓨터 비전 및 컴퓨터 비전 분야의 딥 러닝에 대한 최첨단 소개를 제공하는 시의적절하고 매혹적인 책입니다. 자연어 처리에 대해 깊이 알고 싶다면 이 책을 읽어보세요!

— Jiawei Han, Michael Aiken 석좌 교수, 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스

"이것은 Jupyter 노트북의 통합을 통해 구현된 실습 경험에 중점을 둔 기계 학습 문헌에 매우 환영받는 추가 사항입니다. 딥 러닝 학생들은 이 분야에 능숙해지기 위해 이것이 매우 중요하다는 것을 알게 될 것입니다."

— Bernhard Schölkopf, 막스 플랑크 지능형 시스템 연구소 소장

"Dive into Deep Learning은 실습 학습과 심층적인 설명 사이의 탁월한 균형을 유지합니다. 저는 딥 러닝 과정에서 이 프로그램을 사용했으며 딥 러닝에 대한 철저하고 실용적인 이해를 발전시키고 싶은 모든 사람에게 추천합니다."

— Colin Raffel, 채플힐 노스캐롤라이나대학교 조교수

기여(방법 알아보기)

이 오픈 소스 책은 교육학적 제안, 오타 수정 및 커뮤니티 기고자들의 기타 개선 사항을 반영했습니다. 모든 사람을 위해 더 나은 책을 만드는 데 여러분의 도움이 소중합니다.

친애하는 D2L 기여자 여러분, 귀하의 GitHub ID와 이름을 d2lbook.en AT gmail DOT com으로 이메일을 보내주시면 감사의 글에 귀하의 이름이 나타날 것입니다. 감사해요.

라이선스 요약

이 오픈 소스 책은 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License에 따라 제공됩니다. 라이센스 파일을 참조하세요.

이 오픈 소스 책에 포함된 샘플 및 참조 코드는 수정된 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다. LICENSE-SAMPLECODE 파일을 참조하세요.

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