밑시딥2 완독 챌린지도 개설되길 기대해봅니다!

든든한꼬마

딥러닝을 “제대로” 시작해보고 싶지만, 수식과 용어 앞에서 늘 망설여졌다면 이번엔 방법을 바꿔봅시다. 이번 완독 챌린지는 프레임워크에 기대기보다, 핵심 개념을 ‘밑바닥부터 구현’해 보며 원리를 이해하는 <밑바닥부터 시작하는 딥러닝1(리마스터판)>을 3주간 함께 읽는 챌린지입니다. 

이 책은 퍼셉트론에서 출발해 신경망, 학습(손실 함수·기울기), 오차역전파, 학습 테크닉을 차근히 밟고, 마지막에는 합성곱 신경망(CNN)과 이미지 인식의 기초까지 이어집니다. 

복잡한 개념은 계산 그래프로 시각화해 설명하고, 실습은 파이썬으로 직접 손을 움직이며 따라가게 해 “아는 것”을 “할 수 있는 것”으로 바꾸도록 설계되어 있어요.

한빛미디어

[3주 과정] 역자와 함께 하는『밑바닥부터 시작하는 딥러닝1』 완독 챌린지

딥러닝입문

딥러닝기초

딥러닝머신러닝

밑바닥부터시작하는딥러닝

Nếu bạn muốn bắt đầu học Deep Learning một cách "bài bản" nhưng luôn ngần ngại trước các công thức và thuật ngữ, thì lần này hãy thử thay đổi phương pháp xem sao. Thử thách đọc hết sách lần này là hành trình kéo dài 3 tuần, cùng nhau đọc cuốn <Deep Learning từ con số 0 (Bản Remaster)> – cuốn sách giúp bạn hiểu rõ nguyên lý bằng cách "tự tay triển khai" các khái niệm cốt lõi thay vì chỉ dựa dẫm vào các framework.

Cuốn sách bắt đầu từ Perceptron, đi qua mạng thần kinh, học máy (hàm mất mát · độ dốc), lan truyền ngược sai số (backpropagation), các kỹ thuật huấn luyện, và cuối cùng dẫn dắt đến mạng thần kinh tích chập (CNN) cùng những kiến thức cơ bản về nhận dạng hình ảnh.

Các khái niệm phức tạp được giải thích trực quan thông qua đồ thị tính toán, và các bài thực hành được thiết kế để bạn trực tiếp viết mã bằng Python, giúp chuyển hóa những gì "đã biết" thành những gì "có thể làm được".

hanbit

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

합성곱신경망

[Khóa học 3 tuần] Thử thách đọc hết cuốn sách "Deep Learning từ con số 0 - Tập 1" cùng dịch giả

Tuần 1: Khởi động với Deep Learning và Cấu trúc mạng thần kinh (CHƯƠNG 1 ~ 3)

Tuần 2: Trái tim của Deep Learning, Huấn luyện và Lan truyền ngược (CHƯƠNG 4 ~ 5)

Tuần 3: Chinh phục CNN và tương lai của Deep Learning