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解決する課題

中国語の資料から深層学習を学ぶことは、散在するビデオ、ノート、コードをやりくりすることを意味することがよくあります。このプロジェクトは、よく知られた講義シリーズを構造化された本のようなチュートリアルに変え、参入障壁を下げます。コースの本質的な部分を選択し、難しいアイデアを特別に注意して説明し、すべての式を段階的に導出するため、読者は数学の表記で行き詰まることなく追従できます。

仕組み

このチュートリアルは主にHun-yi Lee教授の「機械学習」（2021年春）の公開コースに基づいており、一部は2017年版の内容を含みます。著者は教材を再編成し、独自の説明を追加し、元の講義を超えた追加の深層学習トピックを含めました。すべての式には詳細な導出が示され、難しい概念は強調され、より徹底的に説明されます。リポジトリはPDF形式の全文（リリース経由）、無料のオンライン読書版（プロジェクトページからリンク）、および人民郵電出版社から出版された印刷本を提供します。付属のコードフォルダ（Homework）は、章に対応する実践的な演習を提供します。

対象読者

これは、深層学習に取り組みたいが、典型的な数学中心の教科書に圧倒される中国語話者の学習者向けです。アニメ関連の例を使った明確で親しみやすい説明を好む自習者に適しており、より専門的なAI分野を探求しようとする人にも適しています。著者はまた、オンラインビデオを見ながら参照用に物理的な本を好む読者にも推奨しています。

ハイライト

• 非常に人気のある中国語の深層学習コースに基づいており、Lee教授自身が推薦しています。
• 幅広いトピックをカバー：深層学習の基礎、CNN、自己注意、RNN、Transformer、GAN、自己教師あり学習（BERT、GPT-3）、オートエンコーダ、拡散モデル、敵対的攻撃、説明可能なAI、転移学習、深層強化学習、生涯学習、ネットワーク圧縮、メタ学習、ChatGPT。
• すべての式が詳細に導出され、数学の障壁を減らします。
• 複数の形式で利用可能：無料PDF、オンライン読書、印刷本。
• 実践のための付属コードを含むHomeworkフォルダが含まれています。
• CC BY-NC-SA 4.0ライセンスの下で、非商用利用のための共有と適応が自由です。