データホエール

Datawhaleのヒント

著者: Datawhale Open Source Team、記事の最後に本のプレゼントあり**

「私のオンライン講義に基づいて、チームが教材を継続的に改善しているのを見るのは素晴らしいことです！直接お会いしたことはありませんが、彼らの献身的な姿勢には本当に感銘を受けました。彼らの素晴らしい仕事ぶりをご覧ください！」

オープンソースプロジェクト「LeeDL-Tutorial」は、オープンソース団体Datawhaleによって開始され、Wang Qi、Yang Yiyuan、Jiang Jiの3名のメンバーによって運営されています。本書は、Li Hongyi教授の最新のビデオチュートリアルのオリジナルコンテンツを拡張・統合し、関連する演習と実行コードが含まれています。

2024年、「LeeDL-Tutorial」はGitHubで既に11,600以上のスターを獲得していました。そして今、その成果をまとめた新刊『Deep Learning Explained』が出版され、人工知能分野の第一人者である李紅毅氏、楊暁康氏、周明氏、葉潔平氏、邱希鵬氏といった5名から推薦文をいただくという幸運に恵まれました！同時に、人民郵電出版局の支援を受け、「かぼちゃ図鑑」「きのこ図鑑」「パンダ図鑑」「蝶図鑑」に続き、シリーズ5冊目となる書籍が出版されました。

I. オープンソースから出版へ

Li Mu 氏のオープンソース ブック「Dive into Deep Learning」から Qiu Xipeng 氏の「Neural Networks and Deep Learning」、そして Datawhale の出版物「The Pumpkin Book」「The Panda Book」「The Mushroom Book」「The Butterfly Book」まで、Datawhale のオープンソース コンテンツの探究的意義は、知識を大衆に還元し、業界のエリートのように社会に貢献する機会を与えることにあります。

まず、これは何百万回も視聴されているディープラーニング コースの補足書籍です。

李洪義教授は国立台湾大学の上級教授であり、機械学習、ディープラーニング、音声認識・理解を専門としています。彼は「機械学習」コースで最もよく知られています。このコースはオンラインで数百万回視聴されており、高いオープン性、強力な実用性、そして迅速なアップデートが際立っており、ディープラーニングを学ぶ多くの初心者にとって必須の入門ガイドとなっています。

本書は、李鴻義教授の最新のディープラーニング講座の内容を綿密に統合し、2021年春の「機械学習」講座だけでなく、2017年春の講座の主要要素も網羅しています。読者が事前知識の有無に関わらず、ディープラーニングの中核概念を容易に理解できるようにすることを目指しています。

さらに、本書は李鴻義教授の講義全体の構成を踏襲し、ビデオ講義、書籍の内容、講義後の演習を包括的に分析・統合しています。本書は、ビデオ解説を単にテキスト化するだけでなく、核となる知識ポイントを抽出・最適化することで、難解だったディープラーニングの概念をより分かりやすく理解しやすくし、初心者に明確な学習パスを提供しています。読者は「機械学習」公開講座を視聴しながら、本書を補足教材として活用することで、講座内容の理解をさらに深めることができます。

第二に、500回以上も改訂され、1万回以上も星がつけられている良心的な作品です。

「ディープラーニングの説明」は、長年のテストと数多くの学習者からの支持を得てきました。

原稿が完成するとすぐに、著者の王奇、楊怡源、蒋冀の3人は、チュートリアルをさらに改良するためにGitHubで「LeeDL-Tutorial」プロジェクトを立ち上げました。この取り組みは大規模な学習イベントを開催し、多くのディープラーニング愛好家を魅了しました。オープンソースプロジェクトのリリース以来、本書は500回以上の改訂を経て、GitHubで1万以上のスターを獲得しています。多くの学生が本書の独学を通じてディープラーニングの世界へと足を踏み入れています。

最後に、これは理論と実践の両方を組み合わせたディープラーニングの教科書です。

『Deep Learning Explained』は、内容が充実し、包括的な内容となっています。Li Hongyi教授の「機械学習」コースを丁寧に統合・要約した本書は、コースの教材以外にも、TransformerからChatGPTまで、あらゆるディープラーニングの実践的な内容を豊富に収録しており、重要なポイントを網羅しています。

本書は、敵対的攻撃、転移学習、強化学習、メタ学習、生涯学習、ネットワーク圧縮、解釈可能な機械学習、ChatGPTなど、幅広い新技術を網羅しています。解説は非常に詳細で、新たに追加された第2部は読者が自分の興味や時間に合わせてどの章を読むかを選択できる柔軟な構成になっています。

本書にはチュートリアルに加え、 Q&Aセッション、演習、コード例も含まれており、古典的なディープラーニングアルゴリズムを自分で再現・実装することができます。これにより、これらのアルゴリズムの本質をより深く理解し、実践に応用できるようになります。

二番目に、先生方の励ましとサポートに感謝したいと思います。

人工知能分野の第一人者であるLi Hongyi、Yang Xiaokang、Zhou Ming、Ye Jieping、Qiu Xipeng の 5 名に、個人的な推薦をいただき、深く感謝いたします。

—李紅儀

国立台湾大学教授

本書は、豊富で生き生きとした例を用いて、深層学習理論を明確かつ簡潔に解説しています。古典的な深層学習アルゴリズムから最先端の生成型人工知能アルゴリズムまで網羅しており、初心者だけでなく、ある程度の背景知識を持つ研究者にとっても、知識のギャップを埋めるのに最適です。深層学習に関する貴重な資料です。

—ヤン・シャオカン

上海交通大学人工知能研究所副学部長

優秀な若手研究者のための国立科学基金の受賞者

李鴻義教授の「機械学習」講座は、この分野を探求する初心者にとって、非常に人気のある入門書となっています。李教授の公開講座をベースに、Datawhaleの3人のメンバーが理論と実践を融合させた本書は、緻密に構成されています。本書は、元の講座のスタイルを踏襲しつつ、生き生きとした例と分かりやすい言葉を用いて、読者がディープラーニングの本質を簡単かつ楽しく理解できるよう支援します。ディープラーニングの確固たる基礎を築きたい読者にとって、理想的な教材となるでしょう。

——周明

蘭州テクノロジー創設者兼CEO

本書は、ディープラーニングへの参入障壁を下げ、理論と実践のバランスをとることを目的とした高品質なリソースです。理論的な厳密さだけでなく、概念の直感的な理解にも重点を置き、数多くの生き生きとした事例を用いて、読者がディープラーニングを明確に理解できるよう支援します。ディープラーニングの確固たる基礎を築きたい読者にとっても、理解を深めたい実践者にとっても、本書は貴重な洞察と実践的なスキルを提供してくれるでしょう。

— 葉潔平

アリババグループ副社長

李紅義教授の「機械学習」コースは、分かりやすい言葉遣いと生き生きとした例を用いて、学習者が機械学習の中核概念をリラックスした楽しい雰囲気の中で理解できるよう支援し、世界中の学習者にインテリジェント時代の知識への扉を開きます。Datawhaleはこの人気コースをテキスト化し、初心者がAIの世界への架け橋を築くお手伝いをします。AIに興味のあるすべての友人に、この本から始め、未知の世界への第一歩を踏み出すことをお勧めします。

— 邱西鵬

復旦大学教授、大規模モデルMOSS責任者

III. 読者のための学習提案

まず、ビデオと本のコンテンツを組み合わせて学習します。

本書では、李鴻義教授の講義、補足資料、そして本書の内容を組み合わせることで、最高の学習効果を得ることを推奨しています。著者は、ディープラーニングの核となる知識ポイントを抽出・最適化することで、より理解しやすい構成となっています。

Q&Aセッションに参加し、宿題を完了してください。

本書にはQ&Aセクションが含まれており、学習プロセス中に読者が質問し、答えを見つけることを促します。これにより、学習のインタラクティブ性と深みが向上します。同時に、章末の演習に取り組むことで、読者は知識のギャップを素早く特定して埋め、断片的な知識を統合し、体系的な知識構造を形成するのに役立ちます。

落ち着いて注意深く勉強しましょう

本書では、読者に時間をかけてじっくりと学ぶことを推奨しています。著者は導出を示していますが、読者が理解するには、時間をかけて自ら注意深く学ぶ必要があるかもしれません。このような深い学習は、単にツールの使い方を知っている人ではなく、ディープラーニングの思考力を持つ人になるための重要なステップです。

これは、期間限定の最低価格で入手可能な最初のバッチです。200 枚の署名入りコピーと Datawhale 学習ステッカーがランダムに配布されます。⬇️ **

最後に、読者の皆様の継続的なご支援への感謝の気持ちとして、Datawhaleは「Deep Learning Explained」を5冊プレゼントいたします。いつものように、コメントへの「いいね！」数が最も多い上位5名の読者に書籍を直接プレゼントいたします。