Deep Learning - darmowe zasoby do samodzielnej nauki: książki, kursy i praktyczne narzędzia

W ostatnich latach Deep Learning, jako ważna gałąź sztucznej inteligencji, osiągnął niezwykłe sukcesy. Niezależnie od tego, czy chodzi o rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, czy uczenie się przez wzmacnianie, Deep Learning wykazuje potężne możliwości w różnych dziedzinach. Jednak dla programistów, którzy chcą rozpocząć lub pogłębić swoją wiedzę na temat Deep Learning, ogromna ilość materiałów i złożone koncepcje często mogą być przytłaczające.

Ten artykuł, oparty na popularnej dyskusji na X/Twitterze, zawiera wyselekcjonowany zbiór darmowych zasobów do samodzielnej nauki Deep Learning, w tym książki, kursy i praktyczne narzędzia, mający na celu zapewnienie czytelnikom jasnej i praktycznej ścieżki uczenia się, pomagając im szybko opanować kluczowe umiejętności Deep Learning.

I. Darmowe zasoby książkowe: podstawy teoretyczne i wskazówki praktyczne

Podstawy teoretyczne są fundamentem Deep Learning. Opanowanie solidnych podstaw matematyki i uczenia maszynowego jest niezbędne do zrozumienia i stosowania Deep Learning. Poniżej polecam kilka darmowych książek, które obejmują wszystkie aspekty, od podstaw teoretycznych po zastosowania praktyczne:

1. Zrozumieć uczenie maszynowe (Understanding Machine Learning)

• Link: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Cechy: Ta książka dogłębnie omawia teoretyczne podstawy uczenia maszynowego, obejmując ważne koncepcje, takie jak teoria generalizacji, uczenie się PAC, wymiar VC itp. Nadaje się nie tylko jako podręcznik, ale także dla czytelników zainteresowanych teorią uczenia maszynowego.
• Powód rekomendacji: Nacisk na teorię i algorytmy, pomaga zbudować solidny system wiedzy o uczeniu maszynowym.

2. Matematyka dla uczenia maszynowego (Mathematics for Machine Learning)

• Link: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Cechy: Ta książka systematycznie wprowadza wiedzę matematyczną potrzebną do uczenia maszynowego, w tym algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy, teorię prawdopodobieństwa itp. Podkreśla zastosowanie koncepcji matematycznych w uczeniu maszynowym i pomaga czytelnikom zrozumieć poprzez liczne przykłady.
• Powód rekomendacji: Dla czytelników ze słabymi podstawami matematycznymi jest to nieoceniony podręcznik wprowadzający, który może skutecznie uzupełnić braki w wiedzy matematycznej.

3. Analiza matematyczna algorytmów uczenia maszynowego (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Link: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Cechy: Dogłębna analiza matematycznych zasad różnych algorytmów uczenia maszynowego, obejmująca ważne treści, takie jak optymalizacja wypukła, stochastyczny spadek gradientu itp. Ta książka jest odpowiednia dla czytelników z pewnymi podstawami matematycznymi i chcących dogłębnie zrozumieć zasady działania algorytmów.
• Powód rekomendacji: Poprzez analizę matematyczną można lepiej zrozumieć istotę algorytmów, co stanowi podstawę do optymalizacji i innowacji algorytmów.

4. Wprowadzenie do Deep Learning (Understanding Deep Learning)

• Link: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Cechy: Ta książka, napisana przez ekspertów w dziedzinie Deep Learning, systematycznie wprowadza podstawowe koncepcje, modele i algorytmy Deep Learning. Obejmuje różne popularne modele Deep Learning, takie jak Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) i Transformer itp.
• Powód rekomendacji: Treść kompleksowa, przystępna i dogłębna, odpowiednia jako podręcznik wprowadzający do Deep Learning.

5. Podstawy uczenia maszynowego (Foundations of Machine Learning)

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

• Cechy: Obejmuje podstawową wiedzę na temat uczenia maszynowego, w tym uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, uczenie się przez wzmacnianie itp. Ta książka koncentruje się na wprowadzeniu zasad i zastosowań różnych algorytmów uczenia maszynowego.

• Powód rekomendacji: Treść szeroka, odpowiednia do budowania kompletnego systemu wiedzy o uczeniu maszynowym.6. Algorytmy uczenia maszynowego (Algorithms for ML)

• Link: https://algorithmsbook.com

• Cechy: Skupia się na wyjaśnianiu algorytmów uczenia maszynowego, od podstawowej regresji liniowej po zaawansowane algorytmy uczenia głębokiego, z szczegółowymi opisami i przykładami kodu.

• Powód rekomendacji: Kładzie nacisk na praktykę, odpowiedni do nauki algorytmów poprzez kod.

7. Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning)

• Link: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Cechy: Klasyczny podręcznik w dziedzinie uczenia przez wzmacnianie, systematycznie przedstawia podstawowe koncepcje, algorytmy i zastosowania uczenia przez wzmacnianie.
• Powód rekomendacji: Autorytatywna treść, niezbędna książka do nauki uczenia przez wzmacnianie.

II. Darmowe kursy uczenia głębokiego Uniwersytetu Stanforda: od podstaw do zaawansowanych

Uniwersytet Stanforda cieszy się renomą w dziedzinie sztucznej inteligencji, a oferowane przez niego darmowe kursy online obejmują wszystkie aspekty uczenia głębokiego. Oto kilka kursów, które warto polecić:

• CS221 - Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence): Kurs przeglądowy sztucznej inteligencji, stanowiący podstawę do nauki uczenia głębokiego.
• CS229 - Uczenie Maszynowe (Machine Learning): Klasyczny kurs uczenia maszynowego, obejmujący zasady i zastosowania różnych algorytmów uczenia maszynowego.
• CS230 - Uczenie Głębokie (Deep Learning): Kurs wprowadzający do uczenia głębokiego, przedstawiający podstawowe koncepcje, modele i algorytmy uczenia głębokiego.
• CS234 - Uczenie przez Wzmacnianie (Reinforcement Learning): Kurs uczenia przez wzmacnianie, obejmujący podstawowe koncepcje, algorytmy i zastosowania uczenia przez wzmacnianie.
• CS231N - Konwolucyjne Sieci Neuronowe i Rozpoznawanie Obrazów (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Skupia się na konwolucyjnych sieciach neuronowych i ich zastosowaniach w dziedzinie widzenia komputerowego.
• CS336 - Duże Modele Językowe od Zera (LLM from Scratch): Przedstawia proces budowy i trenowania dużych modeli językowych.

Sugestie dotyczące nauki:

1. Wybierz odpowiedni kurs: Wybierz odpowiedni kurs w zależności od swoich podstaw i zainteresowań.
2. Uważnie wykonuj zadania: Zadania kursowe są ważnym elementem utrwalania wiedzy, należy je wykonywać sumiennie.
3. Aktywnie uczestnicz w dyskusjach: Aktywnie uczestnicz w dyskusjach na kursie, wymieniaj się doświadczeniami i spostrzeżeniami z innymi uczącymi się.

III. Praktyczne narzędzia i techniki: zwiększenie efektywności nauki

Oprócz nauki teoretycznej i kursów, niektóre praktyczne narzędzia i techniki mogą pomóc w bardziej efektywnej nauce uczenia głębokiego.

1. Używaj Google Colab lub Kaggle Kernel:

• Google Colab i Kaggle Kernel oferują darmowe zasoby GPU, ułatwiając uruchamianie kodu uczenia głębokiego.
• Obsługują również edycję i współpracę online, ułatwiając wspólną naukę z innymi.

Przykładowy kod (użycie TensorFlow do wytrenowania prostej sieci CNN w Google Colab):

import tensorflow as tf

# Definiowanie modelu
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')
])

# Kompilacja modelu
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Ładowanie zbioru danych MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0

# Trenowanie modelu
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Ocena modelu
model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

Wyjaśnienie kodu:

• Ten kod używa TensorFlow do zbudowania prostej konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN).
• Najpierw definiowany jest model zawierający warstwę konwolucyjną, warstwę pooling i warstwę w pełni połączoną.
• Następnie model jest kompilowany, określając optymalizator, funkcję straty i metryki oceny.
• Następnie ładowany jest zbiór danych MNIST, a dane obrazu są wstępnie przetwarzane.
• Na koniec model jest trenowany, a jego wydajność oceniana na zbiorze testowym.

2. Naucz się używać TensorBoard:

• TensorBoard to narzędzie wizualizacyjne dostarczane przez TensorFlow, które może pomóc w monitorowaniu procesu trenowania, analizowaniu struktury modelu i debugowaniu kodu.
• Za pomocą TensorBoard możesz w czasie rzeczywistym przeglądać trendy zmian funkcji straty, dokładności i innych wskaźników, a także rozkład wag w poszczególnych warstwach modelu.

3. Uczestnicz w projektach open source:

• Uczestnictwo w projektach open source to skuteczny sposób na naukę uczenia głębokiego.
• Czytając i modyfikując kod open source, możesz dogłębnie zrozumieć szczegóły implementacji algorytmów uczenia głębokiego i wymieniać się doświadczeniami z innymi programistami.

Podsumowanie:

W tym artykule przedstawiono zasoby do nauki, kursy i praktyczne narzędzia uczenia głębokiego, mając nadzieję, że pomogą one lepiej rozpocząć i rozwijać się w uczeniu głębokim. Pamiętaj, że nauka uczenia głębokiego wymaga cierpliwości i praktyki, a postęp można osiągnąć jedynie poprzez ciągłe próby i eksplorację.# Kompilacja modelu model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ładowanie zbioru danych 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

Trenowanie modelu

model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

Ocena modelu

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

**2. Wykorzystanie narzędzi wizualizacyjnych:**

*   Narzędzia wizualizacyjne, takie jak TensorBoard i Visdom, mogą pomóc w lepszym zrozumieniu struktury modelu i procesu uczenia.
*   Poprzez wizualizację funkcji straty, wartości aktywacji itp., można bardziej intuicyjnie zrozumieć zachowanie modelu.

**3. Udział w projektach open source:**

*   Udział w projektach open source to skuteczny sposób na podniesienie umiejętności w zakresie głębokiego uczenia się.
*   Poprzez czytanie i modyfikowanie kodu open source, można nauczyć się doskonałych praktyk programistycznych i koncepcji projektowych.

**4. Ciągłe uczenie się i praktyka:**

*   Głębokie uczenie się to szybko rozwijająca się dziedzina, która wymaga ciągłego uczenia się nowej wiedzy i technologii.
*   Poprzez rzeczywiste projekty, zastosowanie zdobytej wiedzy do rozwiązywania rzeczywistych problemów, można naprawdę opanować głębokie uczenie się.

**5. Nauka architektury Transformer w NLP:**

*   Dogłębne przestudiowanie przewodnika Jaya Alammara (konkretne treści należy wyszukać w odpowiednim artykule).
*   Zrozumienie koncepcji FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) i Residuals (połączenia rezydualne).
*   Spróbuj zaimplementować od podstaw kompletny blok Transformer Encoder-Decoder.

**6. Nauka zastosowań w handlu akcjami (tylko w celach informacyjnych, ryzyko na własną odpowiedzialność):**

*   Dowiedz się, jak wykorzystywać głębokie uczenie się do wyboru akcji.
*   Uwaga: tego typu aplikacje wiążą się z ryzykiem finansowym i wymagają ostrożnej oceny i działania.

**7. Śledzenie trendów w branży:**

*   Śledź udostępnienia od instytucji takich jak DeepLearningAI, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie głębokiego uczenia się.

## IV. Pokonywanie wyzwań w nauce

Nauka głębokiego uczenia się może wiązać się z pewnymi wyzwaniami, takimi jak:

*   **Złożoność koncepcji:** Głębokie uczenie się obejmuje wiele złożonych koncepcji matematycznych i algorytmicznych.
*   **Niedobór zasobów:** Brak zasobów obliczeniowych i danych.
*   **Brak wskazówek:** Brak profesjonalnych wskazówek i wsparcia.

Aby pokonać te wyzwania, można podjąć następujące kroki:

*   **Dekompozycja celów uczenia się:** Podziel złożone cele uczenia się na mniejsze, łatwe do zarządzania cele.
*   **Szukanie darmowych zasobów:** Wykorzystaj darmowe książki, kursy i narzędzia polecane w tym artykule.
*   **Dołączenie do społeczności uczących się:** Dołącz do społeczności uczących się głębokiego uczenia się, aby wymieniać się doświadczeniami i szukać pomocy.

Jak powiedziała DeepLearningAI na 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.” Pamiętaj, że każdy ekspert AI był kiedyś nowicjuszem i czuł się zagubiony. Dopóki wytrwale się uczysz i ćwiczysz, na pewno pokonasz trudności i zostaniesz wykwalifikowanym inżynierem głębokiego uczenia się.Podsumowując, ten artykuł oferuje bogate, darmowe zasoby do samodzielnej nauki głębokiego uczenia, w tym książki, kursy i praktyczne narzędzia. Mamy nadzieję, że te zasoby pomogą Ci lepiej rozpocząć i pogłębić naukę głębokiego uczenia oraz odnieść sukces w dziedzinie sztucznej inteligencji. Pamiętaj, że nauka to ciągły proces, który wymaga nieustannego wysiłku i praktyki. Życzymy powodzenia w nauce!