Бесплатные ресурсы для самостоятельного изучения Deep Learning: книги, курсы и полезные инструменты

В последние годы Deep Learning (глубокое обучение) как важная ветвь области искусственного интеллекта добилась замечательных успехов. Будь то распознавание изображений, обработка естественного языка или обучение с подкреплением, Deep Learning демонстрирует мощные возможности в различных областях. Однако разработчикам, которые хотят войти или углубиться в изучение Deep Learning, часто бывает трудно сориентироваться в огромном количестве материалов и сложных концепций.

В этой статье, основанной на популярных обсуждениях в X/Twitter, представлен ряд бесплатных ресурсов для самостоятельного изучения Deep Learning, включая книги, курсы и практические инструменты, чтобы предоставить читателям четкий и практичный путь обучения, помогая всем быстро освоить основные навыки Deep Learning.

I. Бесплатные книжные ресурсы: теоретические основы и практическое руководство

Теоретические основы - краеугольный камень Deep Learning. Твердое знание математики и основ машинного обучения имеет решающее значение для понимания и применения Deep Learning. Ниже приведены несколько бесплатных книг, охватывающих все аспекты, от базовой теории до практического применения:

1. Понимание машинного обучения (Understanding Machine Learning)

• Ссылка: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Особенности: В этой книге глубоко исследуются теоретические основы машинного обучения, охватывающие важные концепции, такие как теория обобщения, PAC-обучение, VC-размерность и т.д. Она подходит не только в качестве учебника, но и для читателей, интересующихся теорией машинного обучения.
• Рекомендуемая причина: Теория и алгоритмы имеют одинаковый вес, что помогает создать прочную систему знаний о машинном обучении.

2. Математика для машинного обучения (Mathematics for Machine Learning)

• Ссылка: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Особенности: В этой книге систематически представлены математические знания, необходимые для машинного обучения, включая линейную алгебру, исчисление, теорию вероятностей и т.д. В ней подчеркивается применение математических концепций в машинном обучении и помогает читателям понять их с помощью множества примеров.
• Рекомендуемая причина: Для читателей со слабыми математическими основами это бесценный вводный учебник, который может эффективно восполнить недостаток математических знаний.

3. Математический анализ алгоритмов машинного обучения (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Ссылка: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Особенности: Глубокий анализ математических принципов различных алгоритмов машинного обучения, охватывающий важные темы, такие как выпуклая оптимизация, стохастический градиентный спуск и т.д. Эта книга подходит для читателей с определенной математической базой, которые хотят углубиться в понимание принципов алгоритмов.
• Рекомендуемая причина: Благодаря математическому анализу можно более глубоко понять суть алгоритма, заложив основу для оптимизации и инноваций алгоритма.

4. Введение в глубокое обучение (Understanding Deep Learning)

• Ссылка: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Особенности: Эта книга написана экспертами в области Deep Learning и систематически представляет основные понятия, модели и алгоритмы Deep Learning. Она охватывает различные распространенные модели Deep Learning, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и Transformer и т.д.
• Рекомендуемая причина: Содержание всестороннее, простое для понимания и подходит в качестве вводного учебника по Deep Learning.

5. Основы машинного обучения (Foundations of Machine Learning)

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

• Особенности: Охватывает основы машинного обучения, включая обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и т.д. В этой книге основное внимание уделяется принципам и применению различных алгоритмов машинного обучения.

• Рекомендуемая причина: Содержание обширное и подходит для создания полной системы знаний о машинном обучении.6. Алгоритмы машинного обучения (Algorithms for ML)

• Ссылка: https://algorithmsbook.com

• Особенности: Сосредоточен на объяснении алгоритмов машинного обучения, от базовой линейной регрессии до продвинутых алгоритмов глубокого обучения, с подробными описаниями и примерами кода.

• Рекомендация: Подчеркивает практику, подходит для изучения алгоритмов через код.

7. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

• Ссылка: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Особенности: Классический учебник по обучению с подкреплением, систематически представляющий основные концепции, алгоритмы и приложения обучения с подкреплением.
• Рекомендация: Авторитетный контент, обязательная книга для изучения обучения с подкреплением.

II. Бесплатные курсы Стэнфордского университета по глубокому обучению: от начального до продвинутого уровня

Стэнфордский университет известен в области искусственного интеллекта, и его бесплатные онлайн-курсы охватывают все аспекты глубокого обучения. Вот некоторые рекомендуемые курсы:

• CS221 - Искусственный интеллект (Artificial Intelligence): Обзорный курс по искусственному интеллекту, закладывающий основу для изучения глубокого обучения.
• CS229 - Машинное обучение (Machine Learning): Классический курс по машинному обучению, охватывающий принципы и применение различных алгоритмов машинного обучения.
• CS230 - Глубокое обучение (Deep Learning): Вводный курс по глубокому обучению, представляющий основные концепции, модели и алгоритмы глубокого обучения.
• CS234 - Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): Курс по обучению с подкреплением, охватывающий основные концепции, алгоритмы и приложения обучения с подкреплением.
• CS231N - Сверточные нейронные сети и визуальное распознавание (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Сосредоточен на сверточных нейронных сетях и их применении в области компьютерного зрения.
• CS336 - Большие языковые модели с нуля (LLM from Scratch): Представляет процесс построения и обучения больших языковых моделей.

Рекомендации по обучению:

1. Выберите подходящий курс: Выберите подходящий курс в соответствии с вашим уровнем подготовки и интересами.
2. Добросовестно выполняйте задания: Домашние задания являются важным этапом закрепления знаний, обязательно выполняйте их добросовестно.
3. Активно участвуйте в обсуждениях: Активно участвуйте в обсуждениях курса, обменивайтесь опытом и знаниями с другими учащимися.

III. Практические инструменты и приемы: повышение эффективности обучения

Помимо теоретического и курсового обучения, некоторые практические инструменты и приемы могут помочь вам более эффективно изучать глубокое обучение.

1. Используйте Google Colab или Kaggle Kernel:

• Google Colab и Kaggle Kernel предоставляют бесплатные ресурсы GPU, что упрощает запуск кода глубокого обучения.
• Они также поддерживают онлайн-редактирование и совместную работу, что облегчает совместное обучение с другими.

Пример кода (использование TensorFlow для обучения простой CNN в Google Colab):

import tensorflow as tf

# Определите модель
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')
])

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

# Загрузите набор данных 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

# Обучите модель
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Оцените модель
model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

2. Используйте TensorBoard для визуализации:

• TensorBoard — это инструмент визуализации, предоставляемый TensorFlow, который может помочь вам отслеживать процесс обучения, анализировать структуру модели и оценивать ее производительность.
• С помощью TensorBoard вы можете более интуитивно понимать состояние модели, что позволяет лучше отлаживать и оптимизировать ее.

3. Читайте статьи и блоги:

• Чтение классических статей и блогов в области глубокого обучения может помочь вам узнать о последних достижениях в исследованиях и технологических тенденциях.
• Некоторые отличные блоги также делятся практическими приемами и опытом, которые помогут вам решить реальные проблемы.

4. Участвуйте в проектах с открытым исходным кодом:

• Участие в проектах с открытым исходным кодом — эффективный способ изучения глубокого обучения, позволяющий освоить знания и навыки на практике.
• Участвуя в проектах с открытым исходным кодом, вы также можете познакомиться с другими коллегами и вместе прогрессировать.

IV. Заключение: Дорожная карта изучения глубокого обучения

Изучение глубокого обучения — это постепенный процесс, требующий постоянного обучения и практики. Надеемся, что учебные ресурсы и советы, представленные в этой статье, помогут вам лучше начать и продвинуться в глубоком обучении. Желаем вам успехов в учебе!# Компиляция модели model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Загрузка набора данных 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

Обучение модели

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

Оценка модели

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

**2. Использование инструментов визуализации:**

*   Инструменты визуализации, такие как TensorBoard и Visdom, могут помочь вам лучше понять структуру модели и процесс обучения.
*   Визуализируя функцию потерь, значения активации и т. д., вы можете более интуитивно понять поведение модели.

**3. Участие в проектах с открытым исходным кодом:**

*   Участие в проектах с открытым исходным кодом — эффективный способ улучшить свои навыки в глубоком обучении.
*   Читая и изменяя код с открытым исходным кодом, вы можете изучить передовые методы программирования и идеи проектирования.

**4. Непрерывное обучение и практика:**

*   Глубокое обучение — это быстро развивающаяся область, требующая постоянного изучения новых знаний и технологий.
*   Применяя полученные знания для решения реальных проблем посредством практических проектов, вы сможете по-настоящему освоить глубокое обучение.

**5. Изучение архитектуры Transformer в NLP:**

*   Углубленное изучение Jay Alammar’s guide (конкретное содержание необходимо искать в соответствующей статье).
*   Понимание концепций FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) и Residuals (остаточные соединения).
*   Попробуйте реализовать полный блок Transformer Encoder-Decoder с нуля.

**6. Изучение применения в торговле акциями (только для справки, риск на вашей ответственности):**

*   Узнайте, как использовать глубокое обучение для выбора акций.
*   Внимание: такие приложения связаны с финансовыми рисками и требуют тщательной оценки и действий.

**7. Следите за отраслевыми тенденциями:**

*   Следите за публикациями таких организаций, как DeepLearningAI, чтобы быть в курсе последних разработок в области глубокого обучения.

## IV. Преодоление трудностей в обучении

При изучении глубокого обучения могут возникнуть некоторые трудности, например:

*   **Сложные концепции:** Глубокое обучение включает в себя множество сложных математических и алгоритмических концепций.
*   **Нехватка ресурсов:** Недостаток вычислительных ресурсов и ресурсов данных.
*   **Отсутствие руководства:** Отсутствие профессионального руководства и поддержки.

Чтобы преодолеть эти трудности, можно предпринять следующие меры:

*   **Разбивайте цели обучения:** Разбейте сложные цели обучения на небольшие, управляемые цели.
*   **Ищите бесплатные ресурсы:** Используйте бесплатные книги, курсы и инструменты, рекомендованные в этой статье.
*   **Присоединяйтесь к учебному сообществу:** Присоединяйтесь к учебному сообществу по глубокому обучению, чтобы обмениваться опытом с другими учащимися и обращаться за помощью.

Как сказала DeepLearningAI в 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.» Помните, что каждый эксперт по ИИ когда-то был новичком и чувствовал себя потерянным. Пока вы продолжаете учиться и практиковаться, вы обязательно сможете преодолеть трудности и стать квалифицированным инженером по глубокому обучению.В заключение, эта статья предоставляет богатые бесплатные ресурсы для самостоятельного изучения глубокого обучения, включая книги, курсы и практические инструменты. Надеемся, что эти ресурсы помогут вам лучше начать и углубиться в изучение глубокого обучения и добиться успеха в области искусственного интеллекта. Помните, что обучение — это непрерывный процесс, требующий постоянных усилий и практики. Желаем вам успехов в учебе!