D2L.ai: Livro Interativo de Deep Learning com Multiplos Frameworks, Conceitos Matemáticos e Discussões

Book website | STAT 157 Course at UC Berkeley, Spring 2019 | Latest version: v0.16.1

A melhor forma de praticar Deep Learning é na prática.

Este livro de código aberto representa nossa tentativa de tornar o Deep Learning acessível, ensinando a você os conceitos, o contextos e códigos. Todo o livro é elaborado em cadernos 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. inclui código executável, mostrando aos leitores como resolver problemas na prática;
4. permitir atualizações rápidas, tanto por nós quanto pela comunidade em geral;
5. ser complementado por um fórum para discussão interativa de detalhes técnicos e para responder a perguntas.

Universidades usando D2L

Artigos interessantes que usam D2L

1. Universal Average-Case Optimality of Polyak Momentum. D. Scieur, F. Pedregosan. International Conference on Machine Learning, 2020

2. 2D Digital Image Correlation and Region-Based Convolutional Neural Network in Monitoring and Evaluation of Surface Cracks in Concrete Structural Elements. M. Słoński, M. Tekieli. Materials, 2020

3. GluonCV and GluonNLP: Deep Learning in Computer Vision and Natural Language Processing. J. Guo, H. He, T. He, L. Lausen, M. Li, H. Lin, X. Shi, C. Wang, J. Xie, S. Zha, A. Zhang, H. Zhang, Z. Zhang, Z. Zhang, S. Zheng, and Y. Zhu. Journal of Machine Learning Research, 2020

4. Detecting Human Driver Inattentive and Aggressive Driving Behavior Using Deep Learning: Recent Advances, Requirements and Open Challenges. M. Alkinani, W. Khan, Q. Arshad. IEEE Access, 2020

5. Diagnosing Parkinson by Using Deep Autoencoder Neural Network. U. Kose, O. Deperlioglu, J. Alzubi, B. Patrut. Deep Learning for Medical Decision Support Systems, 2020

more

1. Descending through a Crowded Valley--Benchmarking Deep Learning Optimizers. R. Schmidt, F. Schneider, P. Hennig.

2. Deep Learning Architectures for Medical Diagnosis. U. Kose, O. Deperlioglu, J. Alzubi, B. Patrut. Deep Learning for Medical Decision Support Systems, 2020

3. ControlVAE: Tuning, Analytical Properties, and Performance Analysis. H. Shao, Z. Xiao, S. Yao, D. Sun, A. Zhang, S. Liu, T. Abdelzaher.

4. Potential, challenges and future directions for deep learning in prognostics and health management applications. O. Fink, Q. Wang, M. Svensén, P. Dersin, W-J. Lee, M. Ducoffe. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2020

5. Learning User Representations with Hypercuboids for Recommender Systems. S. Zhang, H. Liu, A. Zhang, Y. Hu, C. Zhang, Y. Li, T. Zhu, S. He, W. Ou. ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2021

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

@article{zhang2021dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J.},
    journal={arXiv preprint arXiv:2106.11342},
    year={2021}
}

Pessoas que apoiam o projeto D2L

"Em menos de uma década, a revolução da IA inundou de laboratórios de pesquisa a amplas indústrias e a todos os cantos de nossa vida diária. Dive into Deep Learning é um excelente texto sobre Deep Learning e merece atenção de qualquer pessoa que queira saber por que o aprendizado profundo desencadeou a revolução da IA: a força tecnológica mais poderosa de nosso tempo."

— Jensen Huang, Fundador e CEO, NVIDIA

"Este é um livro oportuno e fascinante, que fornece não apenas uma visão geral abrangente dos princípios de Deep Learning, mas também algoritmos detalhados com códigos de programação práticos e, além disso, uma introdução de ponta ao deep learning, em visão computacional e processamento de linguagem natural. Mergulhe neste livro se quiser mergulhar no aprendizado profundo!"

— Jiawei Han, Michael Aiken Chair Professor, University of Illinois at Urbana-Champaign

"Esta é uma adição muito bem-vinda à literatura de aprendizado de máquina, com foco na experiência prática implementada por meio da integração de notebooks Jupyter. Os estudantes da área de deep learning devem considerar essencial para se tornarem proficientes neste campo."

— Bernhard Schölkopf, Diretor, Max Planck Institute for Intelligent Systems

Contribuindo (Learn How)

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Sumário de licenças

Este livro de código aberto está disponível sob a Licença Internacional Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0. Ver LICENSE file.

Os dados e o código de referência deste livro de código aberto estão disponíveis sob uma licença MIT modificada. Veja no arquivo LICENSE-SAMPLECODE.

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