డీప్ లెర్నింగ్ స్వీయ-అధ్యయన వనరుల భారీ పంపిణీ: ఉచిత పుస్తకాలు, కోర్సులు మరియు ఆచరణాత్మక సాధనాలు

ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో ఒక ముఖ్యమైన శాఖగా డీప్ లెర్నింగ్ (Deep Learning) చెప్పుకోదగిన విజయాలు సాధించింది. ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ లేదా రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ అయినా, డీప్ లెర్నింగ్ ప్రతి రంగంలోనూ తన శక్తిని ప్రదర్శిస్తోంది. అయితే, డీప్ లెర్నింగ్‌ను ప్రారంభించాలనుకునే లేదా లోతుగా అధ్యయనం చేయాలనుకునే డెవలపర్‌ల కోసం, భారీ మొత్తంలో సమాచారం మరియు సంక్లిష్ట భావనలను ఎదుర్కొన్నప్పుడు, వారు ఏమి చేయాలో తెలియక అయోమయానికి గురవుతారు.

X/Twitterలోని ప్రసిద్ధ చర్చ ఆధారంగా, ఈ కథనం ఉచిత డీప్ లెర్నింగ్ స్వీయ-అధ్యయన వనరుల శ్రేణిని ఎంపిక చేసింది, ఇందులో పుస్తకాలు, కోర్సులు మరియు ఆచరణాత్మక సాధనాలు ఉన్నాయి. ఇది పాఠకులకు స్పష్టమైన మరియు ఆచరణాత్మక అభ్యాస మార్గాన్ని అందించడానికి మరియు డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రధాన నైపుణ్యాలను త్వరగా నేర్చుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.

I. ఉచిత పుస్తక వనరులు: సైద్ధాంతిక పునాది మరియు ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వం

సైద్ధాంతిక పునాది అనేది డీప్ లెర్నింగ్‌కు మూలస్తంభం. బలమైన గణిత మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పునాదిని కలిగి ఉండటం డీప్ లెర్నింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు వర్తింపజేయడానికి చాలా అవసరం. ప్రాథమిక సిద్ధాంతం నుండి ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల వరకు అన్ని అంశాలను కవర్ చేసే కొన్ని ఉచిత పుస్తకాలు ఇక్కడ సిఫార్సు చేయబడ్డాయి:

1. మెషిన్ లెర్నింగ్ అర్థం చేసుకోవడం (Understanding Machine Learning)

• లింక్: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• లక్షణాలు: ఈ పుస్తకం మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క సైద్ధాంతిక పునాదిని లోతుగా అన్వేషిస్తుంది, సాధారణీకరణ సిద్ధాంతం, PAC లెర్నింగ్, VC డైమెన్షన్ మరియు ఇతర ముఖ్యమైన భావనలను కవర్ చేస్తుంది. ఇది పాఠ్యపుస్తకంగా మాత్రమే కాకుండా, మెషిన్ లెర్నింగ్ సిద్ధాంతంపై ఆసక్తి ఉన్న పాఠకులకు కూడా అనుకూలంగా ఉంటుంది.
• సిఫార్సు చేయడానికి కారణం: సిద్ధాంతం మరియు అల్గారిథమ్‌లకు సమాన ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది, ఇది బలమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ జ్ఞాన వ్యవస్థను స్థాపించడానికి సహాయపడుతుంది.

2. మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం గణితం (Mathematics for Machine Learning)

• లింక్: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• లక్షణాలు: ఈ పుస్తకం లీనియర్ ఆల్జీబ్రా, కాలిక్యులస్, సంభావ్యత సిద్ధాంతం మొదలైన మెషిన్ లెర్నింగ్‌కు అవసరమైన గణిత పరిజ్ఞానాన్ని క్రమపద్ధతిలో పరిచయం చేస్తుంది. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో గణిత భావనల అనువర్తనాన్ని నొక్కి చెబుతుంది మరియు పాఠకులకు అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడటానికి అనేక ఉదాహరణలను అందిస్తుంది.
• సిఫార్సు చేయడానికి కారణం: బలహీనమైన గణిత పునాది ఉన్న పాఠకులకు, ఇది ఒక అరుదైన పరిచయ పాఠ్యపుస్తకం, ఇది గణిత పరిజ్ఞానం లేకపోవడాన్ని సమర్థవంతంగా భర్తీ చేస్తుంది.

3. ML అల్గారిథమ్‌ల యొక్క గణిత విశ్లేషణ (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• లింక్: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• లక్షణాలు: వివిధ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల యొక్క గణిత సూత్రాలను లోతుగా విశ్లేషిస్తుంది, కుంభాకార ఆప్టిమైజేషన్, స్టోకాస్టిక్ గ్రేడియంట్ డిసెంట్ మరియు ఇతర ముఖ్యమైన విషయాలను కవర్ చేస్తుంది. ఈ పుస్తకం కొంత గణిత పునాది ఉన్న మరియు అల్గారిథమ్ సూత్రాలను లోతుగా అర్థం చేసుకోవాలనుకునే పాఠకులకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
• సిఫార్సు చేయడానికి కారణం: గణిత విశ్లేషణ ద్వారా, అల్గారిథమ్ యొక్క సారాంశాన్ని మరింత పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవచ్చు మరియు అల్గారిథమ్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ఆవిష్కరణకు పునాది వేయవచ్చు.

4. డీప్ లెర్నింగ్ పరిచయం (Understanding Deep Learning)

• లింక్: https://udlbook.github.io/udlbook/
• లక్షణాలు: ఈ పుస్తకం డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలోని నిపుణులచే వ్రాయబడింది మరియు డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమిక భావనలు, నమూనాలు మరియు అల్గారిథమ్‌లను క్రమపద్ధతిలో పరిచయం చేస్తుంది. ఇది కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (CNN), రీకరెంట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (RNN) మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ వంటి వివిధ సాధారణ డీప్ లెర్నింగ్ నమూనాలను కవర్ చేస్తుంది.
• సిఫార్సు చేయడానికి కారణం: సమగ్రమైన, లోతైన మరియు సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే కంటెంట్, డీప్ లెర్నింగ్‌కు పరిచయ పాఠ్యపుస్తకంగా అనుకూలంగా ఉంటుంది.

5. మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క పునాదులు (Foundations of Machine Learning)

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

• లక్షణాలు: పర్యవేక్షిత అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం, రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ మొదలైన మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమిక జ్ఞానాన్ని కవర్ చేస్తుంది. ఈ పుస్తకం వివిధ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల సూత్రాలు మరియు అనువర్తనాలను నొక్కి చెబుతుంది.

• సిఫార్సు చేయడానికి కారణం: విస్తృతమైన కంటెంట్, పూర్తి మెషిన్ లెర్నింగ్ జ్ఞాన వ్యవస్థను స్థాపించడానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది. 6. యంత్ర అభ్యసన అల్గారిథమ్‌లు (Algorithms for ML)

• లింక్: https://algorithmsbook.com

• ఫీచర్లు: యంత్ర అభ్యసన అల్గారిథమ్‌ల వివరణపై దృష్టి పెడుతుంది, ప్రాథమిక సరళ రేఖీయ ప్రతిగమనం నుండి అధునాతన లోతైన అభ్యసన అల్గారిథమ్‌ల వరకు, వివరణాత్మక పరిచయం మరియు కోడ్ ఉదాహరణలు ఉన్నాయి.

• సిఫార్సు చేయడానికి కారణం: ఆచరణకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది, కోడ్ ద్వారా అల్గారిథమ్‌లను నేర్చుకోవడానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది.

7. ఉపబలన అభ్యసన (Reinforcement Learning)

• లింక్: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• ఫీచర్లు: ఉపబలన అభ్యసన రంగంలో క్లాసిక్ పాఠ్యపుస్తకం, ఉపబలన అభ్యసన యొక్క ప్రాథమిక భావనలు, అల్గారిథమ్‌లు మరియు అనువర్తనాలను క్రమపద్ధతిలో పరిచయం చేస్తుంది.
• సిఫార్సు చేయడానికి కారణం: కంటెంట్ అధికారికమైనది, ఉపబలన అభ్యసనను నేర్చుకోవడానికి తప్పనిసరిగా కలిగి ఉండవలసిన పుస్తకం.

II. స్టాన్‌ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం ఉచిత లోతైన అభ్యసన కోర్సులు: ప్రారంభం నుండి అభివృద్ధి వరకు

స్టాన్‌ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో మంచి పేరు పొందింది మరియు ఇది అందించే ఉచిత ఆన్‌లైన్ కోర్సులు లోతైన అభ్యసన యొక్క అన్ని అంశాలను కవర్ చేస్తాయి. సిఫార్సు చేయదగిన కొన్ని కోర్సులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• CS221 - కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence): కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అవలోకన కోర్సు, లోతైన అభ్యసన అధ్యయనానికి పునాది వేస్తుంది.
• CS229 - యంత్ర అభ్యసన (Machine Learning): క్లాసిక్ యంత్ర అభ్యసన కోర్సు, వివిధ యంత్ర అభ్యసన అల్గారిథమ్‌ల సూత్రాలు మరియు అనువర్తనాలను కవర్ చేస్తుంది.
• CS230 - లోతైన అభ్యసన (Deep Learning): లోతైన అభ్యసన పరిచయ కోర్సు, లోతైన అభ్యసన యొక్క ప్రాథమిక భావనలు, నమూనాలు మరియు అల్గారిథమ్‌లను పరిచయం చేస్తుంది.
• CS234 - ఉపబలన అభ్యసన (Reinforcement Learning): ఉపబలన అభ్యసన కోర్సు, ఉపబలన అభ్యసన యొక్క ప్రాథమిక భావనలు, అల్గారిథమ్‌లు మరియు అనువర్తనాలను కవర్ చేస్తుంది.
• CS231N - సంవలన నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు దృశ్య గుర్తింపు (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): సంవలన నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు కంప్యూటర్ దృష్టి రంగంలో వాటి అనువర్తనాలపై దృష్టి పెడుతుంది.
• CS336 - మొదటి నుండి పెద్ద భాషా నమూనా (LLM from Scratch): పెద్ద భాషా నమూనాల నిర్మాణం మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను పరిచయం చేస్తుంది.

అధ్యయన సూచనలు:

1. సముచితమైన కోర్సును ఎంచుకోండి: మీ స్వంత పునాది మరియు ఆసక్తుల ఆధారంగా, సముచితమైన కోర్సును ఎంచుకోండి.
2. హోంవర్క్‌ను జాగ్రత్తగా పూర్తి చేయండి: కోర్సు హోంవర్క్ జ్ఞానాన్ని ఏకీకృతం చేయడానికి ఒక ముఖ్యమైన లింక్, దానిని జాగ్రత్తగా పూర్తి చేయాలని నిర్ధారించుకోండి.
3. చర్చలో చురుకుగా పాల్గొనండి: కోర్సు చర్చల్లో చురుకుగా పాల్గొనండి మరియు ఇతర అభ్యాసకులతో అనుభవాలు మరియు అంతర్దృష్టులను మార్పిడి చేసుకోండి.

III. ఆచరణాత్మక సాధనాలు మరియు నైపుణ్యాలు: అభ్యాస సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం

సైద్ధాంతిక అధ్యయనం మరియు కోర్సు అధ్యయనంతో పాటు, కొన్ని ఆచరణాత్మక సాధనాలు మరియు నైపుణ్యాలు లోతైన అభ్యసనాన్ని మరింత సమర్థవంతంగా నేర్చుకోవడానికి మీకు సహాయపడతాయి.

1. Google Colab లేదా Kaggle కెర్నల్‌ను ఉపయోగించండి:

• Google Colab మరియు Kaggle కెర్నల్ ఉచిత GPU వనరులను అందిస్తాయి, ఇది లోతైన అభ్యసన కోడ్‌ను అమలు చేయడానికి సౌకర్యంగా ఉంటుంది.
• అవి ఆన్‌లైన్ ఎడిటింగ్ మరియు సహకారాన్ని కూడా అందిస్తాయి, ఇతరులతో కలిసి నేర్చుకోవడం సులభం చేస్తుంది.

నమూనా కోడ్ (Google Colabలో TensorFlowని ఉపయోగించి సాధారణ CNNకి శిక్షణ ఇవ్వడం):

import tensorflow as tf

# నమూనాను నిర్వచించండి
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')
])
```# మోడల్‌ను కంపైల్ చేయండి
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# MNIST డేటాసెట్‌ను లోడ్ చేయండి
(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

# మోడల్‌ను శిక్షణ ఇవ్వండి
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

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

2. విజువలైజేషన్ టూల్స్‌ను ఉపయోగించండి:

• TensorBoard మరియు Visdom వంటి విజువలైజేషన్ టూల్స్ మోడల్ యొక్క నిర్మాణం మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి మీకు సహాయపడతాయి.
• నష్టాల ఫంక్షన్, యాక్టివేషన్ విలువలు మొదలైన వాటిని విజువలైజ్ చేయడం ద్వారా, మీరు మోడల్ యొక్క ప్రవర్తనను మరింత స్పష్టంగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.

3. ఓపెన్ సోర్స్ ప్రాజెక్ట్‌లలో పాల్గొనండి:

• ఓపెన్ సోర్స్ ప్రాజెక్ట్‌లలో పాల్గొనడం అనేది డీప్ లెర్నింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచడానికి ఒక ప్రభావవంతమైన మార్గం.
• ఓపెన్ సోర్స్ కోడ్‌ను చదవడం మరియు సవరించడం ద్వారా, మీరు అద్భుతమైన ప్రోగ్రామింగ్ పద్ధతులు మరియు డిజైన్ ఆలోచనలను నేర్చుకోవచ్చు.

4. నిరంతరం నేర్చుకోవడం మరియు సాధన చేయడం:

• డీప్ లెర్నింగ్ అనేది వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం, కొత్త జ్ఞానం మరియు సాంకేతికతలను నిరంతరం నేర్చుకోవడం అవసరం.
• వాస్తవ ప్రాజెక్ట్‌ల ద్వారా, నేర్చుకున్న జ్ఞానాన్ని వాస్తవ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు నిజంగా డీప్ లెర్నింగ్‌ను నేర్చుకోగలరు.

5. NLPలో ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను నేర్చుకోండి:

• Jay Alammar’s గైడ్‌ను లోతుగా అధ్యయనం చేయండి (నిర్దిష్ట కంటెంట్ సంబంధిత కథనంలో శోధించబడాలి).
• FFN (ఫీడ్ ఫార్వార్డ్ నెట్‌వర్క్), LayerNorm (లేయర్ నార్మలైజేషన్) మరియు Residuals (రెసిడ్యువల్ కనెక్షన్) భావనలను అర్థం చేసుకోండి.
• మొదటి నుండి పూర్తి ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఎన్‌కోడర్-డీకోడర్ బ్లాక్‌ను అమలు చేయడానికి ప్రయత్నించండి.

6. స్టాక్ ట్రేడింగ్‌లో అప్లికేషన్‌ను నేర్చుకోండి (సూచన కోసం మాత్రమే, మీ స్వంత పూచీతో):

• స్టాక్ ఎంపిక కోసం డీప్ లెర్నింగ్‌ను ఎలా ఉపయోగించాలో తెలుసుకోండి.
• గమనిక: ఈ రకమైన అప్లికేషన్ ఆర్థిక ప్రమాదాలను కలిగి ఉంటుంది, జాగ్రత్తగా అంచనా వేయాలి మరియు నిర్వహించాలి.

7. పరిశ్రమ ట్రెండ్‌లను అనుసరించండి:

• డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో తాజా పరిణామాలను తెలుసుకోవడానికి DeepLearningAI వంటి సంస్థల షేరింగ్‌లను అనుసరించండి.

IV. నేర్చుకునేటప్పుడు సవాళ్లను అధిగమించడం

డీప్ లెర్నింగ్ నేర్చుకునేటప్పుడు మీరు కొన్ని సవాళ్లను ఎదుర్కోవచ్చు, ఉదాహరణకు:

• సంక్లిష్ట భావనలు: డీప్ లెర్నింగ్‌లో చాలా సంక్లిష్టమైన గణిత మరియు అల్గారిథమ్ భావనలు ఉంటాయి.
• వనరుల కొరత: కంప్యూటింగ్ వనరులు మరియు డేటా వనరుల కొరత.
• మార్గదర్శకత్వం లేకపోవడం: వృత్తిపరమైన మార్గదర్శకత్వం మరియు మద్దతు లేకపోవడం.

ఈ సవాళ్లను అధిగమించడానికి, మీరు ఈ క్రింది చర్యలు తీసుకోవచ్చు:

• నేర్చుకునే లక్ష్యాలను విడదీయండి: సంక్లిష్టమైన నేర్చుకునే లక్ష్యాలను చిన్న, నిర్వహించదగిన లక్ష్యాలుగా విభజించండి.
• ఉచిత వనరుల కోసం చూడండి: ఈ కథనంలో సిఫార్సు చేయబడిన ఉచిత పుస్తకాలు, కోర్సులు మరియు సాధనాలను ఉపయోగించండి.
• నేర్చుకునే సంఘంలో చేరండి: డీప్ లెర్నింగ్ నేర్చుకునే సంఘంలో చేరండి, ఇతర అభ్యాసకులతో అనుభవాలను మార్పిడి చేసుకోండి మరియు సహాయం కోసం అడగండి.

X/Twitterలో DeepLearningAI చెప్పినట్లుగా: “ప్రతి AI నిపుణుడు ఒకప్పుడు సాధారణ ప్రశ్నలను Googleలో వెతికారు. ప్రతి ప్రారంభకుడు దిక్కుతోచని స్థితిలో ఉన్నాడు. మీరు నేర్చుకుంటూ మరియు ప్రయత్నిస్తూ ఉంటే, మీరు AI సంఘానికి చెందినవారు.” గుర్తుంచుకోండి, ప్రతి AI నిపుణుడు ఒకప్పుడు అనుభవజ్ఞుడు కాని వ్యక్తి, మరియు ప్రతి ఒక్కరూ అయోమయానికి గురవుతారు. మీరు నేర్చుకోవడం మరియు సాధన చేయడం కొనసాగిస్తే, మీరు ఖచ్చితంగా ఇబ్బందులను అధిగమించగలరు మరియు అర్హత కలిగిన డీప్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్‌గా మారగలరు.సారాంశంగా, ఈ కథనం పుస్తకాలు, కోర్సులు మరియు ఆచరణాత్మక సాధనాలతో సహా ఉచిత డీప్ లెర్నింగ్ స్వీయ-అధ్యయన వనరులను సమృద్ధిగా అందిస్తుంది. ఈ వనరులు డీప్ లెర్నింగ్‌ను బాగా ప్రారంభించడానికి మరియు లోతుగా నేర్చుకోవడానికి మరియు కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో విజయం సాధించడానికి మీకు సహాయపడతాయని ఆశిస్తున్నాము. గుర్తుంచుకోండి, నేర్చుకోవడం అనేది నిరంతర ప్రక్రియ, దీనికి నిరంతర ప్రయత్నం మరియు అభ్యాసం అవసరం. మీ అభ్యాసం సాఫీగా సాగాలని కోరుకుంటున్నాను!