Detaillierte Beschreibung des Deep Learning Book Projekts

Projektübersicht

Das Deep Learning Book ist ein Lehrbuch, das Studenten und Praktikern den Einstieg in das Gebiet des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, erleichtern soll. Die Online-Version des Buches ist nun fertiggestellt und wird weiterhin kostenlos online verfügbar sein.

Informationen zu den Autoren

Das Buch wurde von drei führenden Experten auf dem Gebiet des Deep Learning gemeinsam verfasst:

• Ian Goodfellow - Erfinder der Generative Adversarial Networks (GANs), ehemaliger Forscher bei Google Brain
• Yoshua Bengio - Turing-Preis Gewinner 2018, einer der drei Deep-Learning-Pioniere
• Aaron Courville - Professor an der Universität Montreal, Experte für Deep-Learning-Forschung

Veröffentlichungsinformationen

@book{Goodfellow-et-al-2016, 
    title={Deep Learning}, 
    author={Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville}, 
    publisher={MIT Press}, 
    note={\url{http://www.deeplearningbook.org}}, 
    year={2016} 
}

• Verlag: MIT Press
• Erscheinungsjahr: 2016
• ISBN: 978-0262035613

Projektmerkmale

1. Kostenloser Online-Zugang

• Die vollständige Online-Version ist dauerhaft kostenlos verfügbar
• Die Webversion ist im HTML-Format, was das Online-Lesen erleichtert
• Unterstützung für das direkte Drucken aus dem Browser (empfohlen wird Chrome)

2. Autorität und Vollständigkeit

• Dies ist das derzeit umfassendste Buch über Deep Learning
• Es deckt die theoretischen Grundlagen, die Methodik und die praktischen Anwendungen des Deep Learning ab
• Es wird von vielen Universitäten weltweit als Lehrbuch verwendet

3. Akademische Standards

• Es bietet standardisierte akademische Zitierformate
• Es enthält vollständige mathematische Symbole und Notationssysteme
• Es bietet LaTeX-Vorlagendateien für das akademische Schreiben

Technische Eigenschaften

Inhaltsstruktur

• Theoretische Grundlagen: Umfasst mathematische Grundlagen wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Informationstheorie
• Grundlagen des maschinellen Lernens: Einführung in traditionelle Konzepte des maschinellen Lernens
• Kern des Deep Learning: Detaillierte Erläuterung von neuronalen Netzen, Backpropagation und anderen Kernkonzepten
• Praktische Anwendungen: Enthält Anwendungen wie Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks

Technische Umsetzung

• Bereitstellung zum Online-Lesen im HTML-Format
• Unterstützung für die vollständige Anzeige mathematischer Formeln
• Bereitstellung eines vollständigen Symbolverzeichnisses und Glossars

Bezugsquellen

Kostenlose Online-Version

• Offizielle Website: https://www.deeplearningbook.org/
• Völlig kostenlos, keine Registrierung erforderlich

Gedruckte Version

• Die gedruckte Version kann über Plattformen wie Amazon erworben werden
• Unterstützung für weltweiten Versand

Akademische Ressourcen

• Bereitstellung von LaTeX-Vorlagen und Symboltabellen zum Download
• Unterstützung für akademische Zitation und Lehre

Community und Support

Offizielle Kanäle

• Offizielle Mailingliste: deeplearningbook Google Groups
• Feedback-E-Mail: feedback@deeplearningbook.org

Community-Beiträge

• Fehlerkorrekturen und Übungsvorschläge sind willkommen
• Pflege einer Liste bekannter Probleme
• Bereitstellung von technischem Support und Beantwortung von Fragen

Nutzungsempfehlungen

Geeignet für

• Anfänger und Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens
• Studenten der Informatik und verwandter Fachrichtungen
• Forscher und Ingenieure

Lernpfad

1. Zuerst die notwendigen mathematischen Grundlagen (lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie) beherrschen
2. Schrittweise die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens erlernen
3. Die Kerntechnologien des Deep Learning vertiefen
4. Theoretisches Wissen durch praktische Projekte festigen

Technische Anforderungen

• Es wird empfohlen, Chrome für ein optimales Leseerlebnis zu verwenden
• Es sind gewisse mathematische und Programmierkenntnisse erforderlich
• Es kann mit anderen praktischen Ressourcen kombiniert werden

Hinweise

• Aufgrund von Vertragsbeschränkungen mit MIT Press werden keine elektronischen Versionen in leicht kopierbaren Formaten wie PDF angeboten
• Das HTML-Format dient als Maßnahme zum Schutz digitaler Urheberrechte
• Es werden nur geringfügige Korrekturen vorgenommen, es wird keine umfangreiche Inhaltsaktualisierung geben
• Bei einigen Browsern können Probleme mit der Symbolanzeige auftreten, es wird empfohlen, die neueste Browserversion zu verwenden