Gran Recull de Recursos d'Autoaprenentatge de Deep Learning: Llibres, Cursos i Eines Pràctiques Gratuïtes

En els darrers anys, el Deep Learning (Aprenentatge Profund), com a branca important del camp de la intel·ligència artificial, ha aconseguit èxits notables. Ja sigui en el reconeixement d'imatges, el processament del llenguatge natural o l'aprenentatge per reforç, el Deep Learning mostra una gran capacitat en diversos camps. No obstant això, per als desenvolupadors que volen iniciar-se o aprofundir en el Deep Learning, sovint se senten perduts davant la gran quantitat de material i conceptes complexos.

Aquest article, basat en discussions populars a X/Twitter, selecciona una sèrie de recursos gratuïts d'autoaprenentatge de Deep Learning, incloent llibres, cursos i eines pràctiques, amb l'objectiu de proporcionar als lectors un camí d'aprenentatge clar i pràctic, ajudant a tothom a dominar ràpidament les habilitats bàsiques del Deep Learning.

I. Recursos de Llibres Gratuïts: Fonaments Teòrics i Guia Pràctica

Els fonaments teòrics són la pedra angular del Deep Learning. Dominar una base sòlida en matemàtiques i aprenentatge automàtic és crucial per comprendre i aplicar el Deep Learning. A continuació, es recomanen diversos llibres gratuïts que cobreixen tots els aspectes, des de la teoria bàsica fins a les aplicacions pràctiques:

1. Entendre l'Aprenentatge Automàtic (Understanding Machine Learning)

• Enllaç: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Característiques: Aquest llibre explora en profunditat els fonaments teòrics de l'aprenentatge automàtic, cobrint conceptes importants com la teoria de la generalització, l'aprenentatge PAC, la dimensió VC, etc. No només és adequat com a llibre de text, sinó també per als lectors interessats en la teoria de l'aprenentatge automàtic.
• Raó de la recomanació: Posa èmfasi tant en la teoria com en els algorismes, ajudant a establir un sistema sòlid de coneixement d'aprenentatge automàtic.

2. Matemàtiques per a l'Aprenentatge Automàtic (Mathematics for Machine Learning)

• Enllaç: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Característiques: Aquest llibre presenta sistemàticament els coneixements matemàtics necessaris per a l'aprenentatge automàtic, incloent l'àlgebra lineal, el càlcul, la teoria de la probabilitat, etc. Emfatitza l'aplicació de conceptes matemàtics en l'aprenentatge automàtic i ajuda els lectors a comprendre a través de nombrosos exemples.
• Raó de la recomanació: Per als lectors amb una base matemàtica feble, aquest és un llibre de text introductori indispensable que pot compensar eficaçment la manca de coneixements matemàtics.

3. Anàlisi Matemàtica d'Algorismes ML (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Enllaç: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Característiques: Analitza en profunditat els principis matemàtics de diversos algorismes d'aprenentatge automàtic, cobrint contingut important com l'optimització convexa, el descens de gradient estocàstic, etc. Aquest llibre és adequat per a lectors amb una certa base matemàtica i que desitgen comprendre profundament els principis dels algorismes.
• Raó de la recomanació: A través de l'anàlisi matemàtica, es pot comprendre més a fons l'essència dels algorismes, establint una base per a l'optimització i la innovació dels algorismes.

4. Introducció al Deep Learning (Understanding Deep Learning)

• Enllaç: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Característiques: Aquest llibre, escrit per experts en el camp del Deep Learning, presenta sistemàticament els conceptes bàsics, els models i els algorismes del Deep Learning. Cobreix diversos models comuns de Deep Learning, com ara les xarxes neuronals convolucionals (CNN), les xarxes neuronals recurrents (RNN) i Transformer, etc.
• Raó de la recomanació: Contingut complet, fàcil d'entendre, adequat com a llibre de text introductori al Deep Learning.

5. Fonaments de l'Aprenentatge Automàtic (Foundations of Machine Learning)

• Enllaç: https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

• Característiques: Cobreix els coneixements bàsics de l'aprenentatge automàtic, incloent l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge no supervisat, l'aprenentatge per reforç, etc. Aquest llibre se centra en la presentació dels principis i les aplicacions de diversos algorismes d'aprenentatge automàtic.

• Raó de la recomanació: Contingut ampli, adequat per establir un sistema complet de coneixement d'aprenentatge automàtic.6. Algorismes d'aprenentatge automàtic (Algorithms for ML)

• Enllaç: https://algorithmsbook.com

• Característiques: Se centra en l'explicació d'algorismes d'aprenentatge automàtic, des de la regressió lineal bàsica fins a algorismes avançats d'aprenentatge profund, amb introduccions detallades i exemples de codi.

• Raó per recomanar-lo: Emfatitza la pràctica, adequat per aprendre algorismes mitjançant codi.

7. Aprenentatge per reforç (Reinforcement Learning)

• Enllaç: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Característiques: Llibre de text clàssic en el camp de l'aprenentatge per reforç, que introdueix sistemàticament els conceptes bàsics, els algorismes i les aplicacions de l'aprenentatge per reforç.
• Raó per recomanar-lo: Contingut autoritzat, un llibre imprescindible per aprendre l'aprenentatge per reforç.

II. Cursos gratuïts d'aprenentatge profund de la Universitat de Stanford: de principiant a avançat

La Universitat de Stanford té una gran reputació en el camp de la intel·ligència artificial, i els seus cursos en línia gratuïts cobreixen tots els aspectes de l'aprenentatge profund. Aquests són alguns cursos que val la pena recomanar:

• CS221 - Intel·ligència Artificial (Artificial Intelligence): Un curs de visió general de la intel·ligència artificial, que estableix les bases per a l'aprenentatge de l'aprenentatge profund.
• CS229 - Aprenentatge Automàtic (Machine Learning): Un curs clàssic d'aprenentatge automàtic que cobreix els principis i les aplicacions de diversos algorismes d'aprenentatge automàtic.
• CS230 - Aprenentatge Profund (Deep Learning): Un curs introductori a l'aprenentatge profund que introdueix els conceptes bàsics, els models i els algorismes de l'aprenentatge profund.
• CS234 - Aprenentatge per Reforç (Reinforcement Learning): Un curs d'aprenentatge per reforç que cobreix els conceptes bàsics, els algorismes i les aplicacions de l'aprenentatge per reforç.
• CS231N - Xarxes Neuronals Convolucionals i Reconeixement Visual (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Se centra en les xarxes neuronals convolucionals i les seves aplicacions en el camp de la visió per ordinador.
• CS336 - Model de llenguatge gran des de zero (LLM from Scratch): Introdueix el procés de construcció i entrenament de models de llenguatge grans.

Consells d'aprenentatge:

1. Trieu el curs adequat: Trieu el curs adequat en funció de la vostra base i els vostres interessos.
2. Feu els deures amb cura: Els deures del curs són un enllaç important per consolidar el coneixement, assegureu-vos de completar-los amb cura.
3. Participeu activament en les discussions: Participeu activament en les discussions del curs i compartiu experiències i coneixements amb altres estudiants.

III. Eines i tècniques pràctiques: millorar l'eficiència de l'aprenentatge

A més de l'aprenentatge teòric i l'aprenentatge del curs, algunes eines i tècniques pràctiques també poden ajudar-vos a aprendre l'aprenentatge profund de manera més eficient.

1. Utilitzeu Google Colab o Kaggle Kernel:

• Google Colab i Kaggle Kernel proporcionen recursos de GPU gratuïts, cosa que facilita l'execució de codi d'aprenentatge profund.
• També admeten l'edició i la col·laboració en línia, cosa que facilita l'aprenentatge amb els altres.

Exemple de codi (utilitzant TensorFlow per entrenar una CNN senzilla a Google Colab):

import tensorflow as tf

# Defineix el model
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```# Compilar el model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Carregar el conjunt de dades MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0

# Entrenar el model
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

# Avaluar el model
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Loss: %.2f' % loss)
print('Accuracy: %.2f' % accuracy)

2. Utilitzar eines de visualització:

• Eines de visualització com TensorBoard i Visdom poden ajudar-te a entendre millor l'estructura del model i el procés d'entrenament.
• Visualitzant la funció de pèrdua, els valors d'activació, etc., pots entendre el comportament del model de manera més intuïtiva.

3. Participar en projectes de codi obert:

• Participar en projectes de codi obert és una manera eficaç de millorar les teves habilitats en deep learning.
• Llegint i modificant codi obert, pots aprendre bones pràctiques de programació i idees de disseny.

4. Aprenentatge i pràctica constants:

• El deep learning és un camp en ràpida evolució, que requereix un aprenentatge constant de nous coneixements i tecnologies.
• A través de projectes reals, aplicant els coneixements adquirits a la resolució de problemes reals, pots dominar realment el deep learning.

5. Aprendre l'arquitectura Transformer en NLP:

• Estudiar en profunditat la guia de Jay Alammar (el contingut específic s'ha de buscar a l'article corresponent).
• Comprendre els conceptes de FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) i Residuals (connexions residuals).
• Intentar implementar un bloc complet de Transformer Encoder-Decoder des de zero.

6. Aprendre aplicacions en la negociació de valors (només com a referència, risc propi):

• Entendre com utilitzar el deep learning per a la selecció d'accions.
• Atenció: aquest tipus d'aplicació implica riscos financers, que s'han d'avaluar i operar amb precaució.

7. Seguir les tendències del sector:

• Seguir les publicacions d'institucions com DeepLearningAI per conèixer els últims desenvolupaments en el camp del deep learning.

IV. Superar els reptes de l'aprenentatge

L'aprenentatge de deep learning pot presentar alguns reptes, com ara:

• Conceptes complexos: El deep learning implica molts conceptes matemàtics i algorítmics complexos.
• Escassetat de recursos: Manca de recursos informàtics i de dades.
• Manca d'orientació: Manca d'orientació i suport professional.

Per superar aquests reptes, es poden prendre les mesures següents:

• Desglossar els objectius d'aprenentatge: Desglossar els objectius d'aprenentatge complexos en objectius petits i manejables.
• Buscar recursos gratuïts: Utilitzar els llibres, cursos i eines gratuïtes recomanades en aquest article.
• Unir-se a una comunitat d'aprenentatge: Unir-se a una comunitat d'aprenentatge de deep learning per intercanviar experiències i buscar ajuda amb altres aprenents.

Com va dir DeepLearningAI a X/Twitter: "Every AI expert once Googled simple questions. Every beginner felt lost. If you’re learning and trying, you belong in the AI community." Recorda, cada expert en IA va buscar preguntes senzilles a Google alguna vegada. Cada principiant es va sentir perdut. Si estàs aprenent i intentant-ho, pertanys a la comunitat de la IA. Recorda que cada expert en IA va ser un principiant i se sentirà confós. Mentre persisteixis en l'aprenentatge i la pràctica, sens dubte podràs superar les dificultats i convertir-te en un enginyer de deep learning qualificat.En resum, aquest article proporciona una gran quantitat de recursos gratuïts d'autoaprenentatge d'aprenentatge profund, incloent llibres, cursos i eines pràctiques. Esperem que aquests recursos us puguin ajudar a començar i a aprofundir en l'aprenentatge profund, i a tenir èxit en el camp de la intel·ligència artificial. Recordeu que l'aprenentatge és un procés continu que requereix esforç i pràctica constants. Us desitgem un bon aprenentatge!