nndl/nndl

プロジェクト概要

これは中国語の書籍『ニューラルネットワークと深層学習』（著者：邱錫鹏）に関する公開リポジトリで、2冊の電子書籍のPDF、目次、正誤表への入口、および付属リソースへのリンクを提供しています。

2冊の書籍

1. 第2版（別名「蒲公英書」）

• 位置づけ：理論と方法を体系的に習得。機械学習の基礎からニューラルネットワーク、最適化、Transformer、グラフニューラルネットワーク、強化学習、生成モデル、大規模言語モデルまでを解説。
• 対象読者：専門課程の学習と研究入門。
• 構成：全16章、付録として数学基礎の5つの付録（線形代数、微積分、数理最適化、確率論、情報理論）。
• 入手方法：無料PDFを提供。

2. 一般向け版

• 位置づけ：数式を減らし、直感を重視。物語、事例、生活のたとえでニューラルネットワークと深層学習を説明し、大規模言語モデル、エージェント、マルチモーダル、科学知能、具身知能、AI安全と未来にまで拡張。
• 対象読者：非専門家、学際的な入門者、大学の一般教養コース。
• 構成：全16章。
• 入手方法：無料PDFを提供。

2冊はそれぞれ独立して読むことも、まず一般向け版で直感を養い、その後第2版の理論に深く入ることもできます。

付属リソース

• メインサイト：nndl.ai。書籍の選択と読書パスの提案を提供。
• 付属実践（nndl-practice）：第2版のPyTorchコード実践。モデルとアルゴリズムの検証用。
• 特集リーダー：『大規模言語モデルとエージェント』。6つの独立した入門演習を含む。

正誤表と提案

読者はGitHub Issuesを通じて正誤表や改善提案を提出できます。提出時には、書籍名と版、章とページ番号、PDFダウンロード日、原文と問題の説明を明記してください。

第1版のアーカイブ

リポジトリには第1版のPDF、正誤表、表紙、および各章のPDFと講義スライド（独立したブランチにあります）が保存されています。

リポジトリの内容について

• リポジトリは主に2冊の書籍のメインサイトのメタデータと説明ページを格納しており、第2版のLaTeXソースは含まれていません。
• 各書籍のディレクトリにある _meta.yml はメインサイトの書誌カードのデータソースで、スクリプトによって集約されメインサイトのデータが生成されます。

バージョン状況

2冊とも出版前の電子原稿を公開しており、内容は改訂に応じて更新されます。出版の進捗は各書籍のページを参照してください。引用やフィードバックの際には、バージョンとダウンロード日を明記してください。