Derin Öğrenmeye Dalış (D2L.ai)

Kitap web sitesi | STAT 157 Dersi UC Berkeley, Bahar 2019

Derin öğrenmeyi anlamanın en iyi yolu yaparak öğrenmektir.

Bu açık kaynak kitap, derin öğrenmeyi ulaşılabilir yapma, kavramları, bağlamı ve kodu öğretme çabamızı temsil ediyor. Kitabın tamamı Jupyter not defterlerinde hazırlanarak açıklama figürlerini, matematiği ve etkileşimli örnekleri, kendi kendine yeterli kodla sorunsuz bir şekilde bütünleştirmektedir.

Hedefimiz,

herkes için serbestçe kullanılabilir
uygulamalı bir makine öğrenimi bilimcisi olma yolunda bir başlangıç noktası sağlamak için yeterli teknik derinlik sunan
okuyuculara pratikte problemlerin nasıl çözüleceğini gösteren çalıştırılabilir kod içeren
hem bizim hem de genel olarak topluluk tarafından hızlı güncellemeler için izin veren
teknik detayların etkileşimli tartışılması ve soruların cevaplanması için bir forum ile tamamlanan bir kaynak sunmaktır.

D2L'yi ders kitabı veya referans kitabı olarak kullanan üniversiteler:

Bu kitabı yararlı buluyorsanız, lütfen bu depoya yıldız ekleyin (★) veya aşağıdaki bibtex girdisini kullanarak bu kitabı alıntılayın:

@book{zhang2020dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Aston Zhang and Zachary C. Lipton and Mu Li and Alexander J. Smola},
    note={\url{https://d2l.ai}},
    year={2020}
}

Onaylar

"On yıldan kısa bir süre içinde, YZ devrimi araştırma laboratuarlarından geniş endüstrilere, günlük hayatımızın her köşesine yayıldı. Derin Öğrenmeye Dalış, derin öğrenme hakkında mükemmel bir metindir ve derin öğrenmenin neden YZ devrimini ateşlediğini öğrenmek isteyen herkesin dikkatini hak eder: zamanımızın en güçlü teknoloji gücü."
— Jensen Huang, Founder and CEO, NVIDIA

"Bu, zamana uygun derin öğrenme ilkelerine sadece kapsamlı bir genel bakış sunmakla kalmayıp aynı zamanda uygulamalı programlama koduna sahip ayrıntılı algoritmalar ve dahası, bilgisayarlı görmedeki ve doğal dil işlemedeki derin öğrenmeye son teknoloji ürünü bir giriş sağlayan, ve büyüleyici bir kitaptır. Derin öğrenmeye dalmak istiyorsanız bu kitaba dalın!"
— Jiawei Han, Michael Aiken Chair Professor, University of Illinois at Urbana-Champaign

"Bu, Jupyter not defterleri ile tümleşik uygulamalı deneyime odaklanarak, makine öğrenimi literatürüne son derece hoş bir eklemedir. Derin öğrenme öğrencileri bu alanda yetkin olmak için bu kitabı çok değerli bulmalıdır."
— Bernhard Schölkopf, Director, Max Planck Institute for Intelligent Systems

Katkıda bulunmak ([nasıl yapıldığını öğrenin] (https://d2l.ai/chapter_appendix-tools-for-deep-learning/contributing.html))

Bu açık kaynak kitap pedagojik önerilerden, yazım hatası düzeltmelerinden ve topluluk katılımcılarından gelen diğer iyileştirmelerden faydalanmıştır. Yardımınız kitabı herkes için daha iyi hale getirmede değerlidir. Kitaptaki her bir D2L katılımcısını [takdir edeceğiz] (https://d2l.ai/chapter_preface/index.html#Acknowledgments).

** Sayın [D2L katkıda bulunanlar] (https://github.com/d2l-ai/d2l-tr/graphs/contributors), lütfen GitHub kimliğinizi ve adınızı d2lbook.en@gmail.com adresine e-posta ile gönderiniz ki adınız teşekkürler bölümünde çıksın. Teşekkürler.**

Lisans Özeti

Bu açık kaynak kitap Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Uluslararası Lisansı altında sunulmaktadır. Bkz. [LİSANS] (LİSANS) dosyası.

Bu açık kaynak kitaptaki örnek ve referans kodu, değiştirilmiş bir MIT lisansı altında sunulur. [LICENSE-SAMPLECODE] (LICENSE-SAMPLECODE) dosyasına bakın.

[Çince sürüm] (https://github.com/d2l-ai/d2l-zh) | [Sorunları tartışın ve bildirin] (https://discuss.d2l.ai/) | [Diğer bilgiler] (INFO.md)

taskagitmakas / d2l-tr