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Site do livro | Curso STAT 157 na UC Berkeley

A melhor maneira de entender o aprendizado profundo é aprender fazendo.

Este livro de código aberto representa nossa tentativa de tornar o aprendizado profundo acessível, ensinando os conceitos, o contexto e o código. O livro inteiro é elaborado em notebooks Jupyter, integrando perfeitamente figuras de exposição, matemática e exemplos interativos com código independente.

Nosso objetivo é oferecer um recurso que possa

1. estar disponível gratuitamente para todos;
2. oferecer profundidade técnica suficiente para fornecer um ponto de partida no caminho para realmente se tornar um cientista de aprendizado de máquina aplicado;
3. incluir código executável, mostrando aos leitores como resolver problemas na prática;
4. permitir atualizações rápidas, tanto por nós como pela comunidade em geral;
5. ser complementado por um fórum para discussão interativa de detalhes técnicos e para esclarecer dúvidas.

Universidades que usam D2L

Se você achar este livro útil, marque este repositório com uma estrela (★) ou cite este livro usando a seguinte entrada do bibtex:

 @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}
}

Endossos

"Em menos de uma década, a revolução da IA ​​passou dos laboratórios de pesquisa para grandes indústrias e para todos os cantos da nossa vida diária. Dive into Deep Learning é um excelente texto sobre aprendizagem profunda e merece a atenção de qualquer pessoa que queira saber por que a aprendizagem profunda tem deu início à revolução da IA: a força tecnológica mais poderosa do nosso tempo."

— Jensen Huang, fundador e CEO, NVIDIA

"Este é um livro oportuno e fascinante, que fornece não apenas uma visão abrangente dos princípios de aprendizagem profunda, mas também algoritmos detalhados com código de programação prático e, além disso, uma introdução de última geração ao aprendizado profundo em visão computacional e processamento de linguagem natural. Mergulhe neste livro se quiser mergulhar no aprendizado profundo!"

— Jiawei Han, Professor Catedrático Michael Aiken, Universidade de Illinois em Urbana-Champaign

"Esta é uma adição altamente bem-vinda à literatura de aprendizado de máquina, com foco na experiência prática implementada por meio da integração de notebooks Jupyter. Os estudantes de aprendizado profundo devem achar isso inestimável para se tornarem proficientes neste campo."

— Bernhard Schölkopf, Diretor, Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes

"Dive into Deep Learning atinge um excelente equilíbrio entre aprendizado prático e explicação aprofundada. Usei-o em meu curso de aprendizado profundo e recomendo-o para qualquer pessoa que queira desenvolver uma compreensão completa e prática do aprendizado profundo."

— Colin Raffel, professor assistente, Universidade da Carolina do Norte, Chapel Hill

Contribuindo (saiba como)

Este livro de código aberto beneficiou-se de sugestões pedagógicas, correções de erros de digitação e outras melhorias de colaboradores da comunidade. Sua ajuda é valiosa para tornar o livro melhor para todos.

Caros colaboradores da D2L, envie por e-mail seu ID e nome do GitHub para d2lbook.en AT gmail DOT com para que seu nome apareça nos agradecimentos. Obrigado.

Resumo da licença

Este livro de código aberto está disponível sob a Licença Internacional Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0. Consulte o arquivo LICENÇA.

O exemplo e o código de referência deste livro de código aberto são disponibilizados sob uma licença modificada do MIT. Consulte o arquivo LICENSE-SAMPLECODE.

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