动手学深度学习

《动手学深度学习》 ist ein speziell für chinesische Leser entworfenes Lehrbuch über Deep Learning, das eine ausführbare und diskutierbare Lernplattform bieten soll. Das Buch behandelt Implementierungen verschiedener Deep Learning-Frameworks, einschließlich PyTorch, NumPy/MXNet, TensorFlow und PaddlePaddle, sodass die Leser flexibel die für sie am besten geeigneten Werkzeuge auswählen können.

Hauptmerkmale

• Interaktives Lernen: Jeder Abschnitt enthält ausführbare Jupyter-Notebooks, die es den Lesern ermöglichen, den Code und die Hyperparameter frei zu ändern und sofortiges Feedback zu erhalten.
• Reiche Ressourcen: Kostenlose Ressourcen wie Vorlesungsunterlagen, Aufgaben und Lehrvideos werden bereitgestellt, um den Lesern zu helfen, die Kernkonzepte des Deep Learning besser zu verstehen.
• Aktive Gemeinschaft: Jedes Kapitel des Buches enthält Links, um mit Tausenden von Lernenden zu diskutieren und sich auszutauschen.

Hauptverwendungen

Dieses Buch wird an über 500 Universitäten weltweit als Lehrbuch oder Referenzwerk verwendet und eignet sich sowohl für Anfänger im Deep Learning als auch für erfahrene Forscher. Ob für das Selbststudium oder den Unterricht, die Inhalte dieses Buches bieten den Lesern praktisches Wissen und Fähigkeiten.

Buchversionen

Die zweite Auflage des gedruckten Buches ist jetzt auf JD.com und Dangdang erhältlich, mit Inhalten, die im Wesentlichen der Online-Version entsprechen, jedoch in Stil und Terminologie optimiert wurden, um den Publikationsstandards und akademischen Normen zu entsprechen. Der Online-Inhalt hat auch neue Implementierungen von PaddlePaddle hinzugefügt, um sicherzustellen, dass die Leser Zugang zu den neuesten Deep Learning-Technologien haben.

Durch die Kombination von Text, Formeln und Illustrationen erläutert das Buch die gängigen Modelle und Algorithmen im Deep Learning im Detail und bietet Codebeispiele zur Implementierung dieser Modelle von Grund auf, um den Lesern zu helfen, mit echten Daten zu üben und praktische Erfahrungen im Deep Learning zu sammeln.