설명
딥러닝 탐구는 딥러닝 개념과 응용을 가르치기 위해 설계된 인터랙티브 교과서입니다. 영어와 중국어로 제공되어 전 세계 독자들이 접근할 수 있습니다. 이 책은 선형 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그리고 트랜스포머와 같은 현대 아키텍처를 포함한 다양한 주제를 다룹니다.
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이 교과서는 이론적 설명과 PyTorch, TensorFlow, MXNet과 같은 인기 있는 프레임워크를 사용한 실용적인 예제를 결합한 독특한 접근 방식을 가지고 있습니다. 각 섹션에는 실행 가능한 Jupyter 노트북이 함께 제공되어 학습자가 코드를 수정하고 하이퍼파라미터를 실험하여 실습 경험을 쌓을 수 있습니다.
딥러닝 탐구는 학계에서 널리 사용되며, 70개국의 500개 이상의 대학에서 커리큘럼에 포함되고 있습니다. 이 책은 또한 강의 슬라이드, 과제, 교육 비디오와 같은 자료를 제공하여 교육자와 학생을 지원합니다.
이 책의 두 번째 판은 PaddlePaddle을 사용한 구현과 출판 기준 및 학문적 규범에 맞춘 업데이트를 포함한 새로운 내용을 소개합니다. 이 책은 온라인 및 인쇄 형식으로 제공되며, 인쇄 버전은 개선된 스타일링과 용어 주석과 같은 추가 기능을 제공합니다.
딥러닝 탐구는 학습자가 토론에 참여하고 통찰을 공유할 수 있는 활발한 커뮤니티의 지원을 받습니다. 이 책의 오픈 소스 특성은 커뮤니티의 기여를 장려하여 내용을 향상시키고 최신 딥러닝 발전에 맞춰 업데이트됩니다.
- 카테고리AI 리서치 어시스턴트
- 요금제무료
- 배포클라우드
- 플랫폼Web, Print
딥러닝 탐구의 핵심 기능
실용적인 예제가 포함된 인터랙티브 교과서
PyTorch, TensorFlow, MXNet, PaddlePaddle을 다룸
실습 학습을 위한 실행 가능한 Jupyter 노트북
전 세계 500개 이상의 대학에서 사용됨
영어와 중국어로 제공됨
강의 슬라이드, 과제 및 비디오 포함
커뮤니티 기여가 가능한 오픈 소스
온라인 및 인쇄 버전 제공
딥러닝 탐구 사용 방법은?
접속: 딥러닝 탐구 웹사이트 방문
탐색: 장과 주제를 통해 탐색
연습: Jupyter 노트북을 사용하여 실습
참여: 커뮤니티에 가입하여 토론 및 업데이트
딥러닝 탐구의 사용 사례
- 학술 학습
- 자기 학습
- 연구 참고
- 실습 연습
- 커뮤니티 참여
