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This lecture guides readers to deep learning with the most appropriate pace and straight direction, one step from concept to formula and one step from coding. In addition, there are over 100 graphs, illustrations, and diagrams, so you can easily and quickly accept abstract concepts. Another unique feature of this lecture is that you can start practicing right away by simply accessing a web browser without installing a program. 

After comfortably understanding the theory, you can directly code and conquer four representative deep learning problems with your eyes, so it is not lacking as a textbook for deep learning. The concepts or terms that you must go over are reviewed twice in the ‘Wait! Let’s move on to the next’ corner in the middle of the text and the ‘Memory Card’ corner at the end of the chapter to increase the learning effect. Let’s quickly overcome deep learning head-on with ‘Do it! Introduction to Deep Learning.’

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Do It! Introduction to Deep Learning

このレッスンは概念的な一歩、数式の一歩、コーディングの一歩。最も適切な歩幅と真っ直ぐな方向に読者をディープラーニングに案内する。また、グラフ、イラスト、図解は100以上の抽象概念も簡単かつ迅速に受け入れることができる。プログラムをインストールせずにWebブラウザに接続するだけで、実習をすぐに始めることができるという点もこの講義だけの特徴だ。

快適に理論を理解してから直接コーディングし、目でディープラーニングの代表問題4つを征服するので、ディープラーニングの教科書として不足がない。ぜひわかって渡らなければならない概念や用語は、本文の真ん中に出てくる「ちょっと！次に進むには'コーナーとチャン最後に'記憶カード'コーナーで2回復習して学習効果を高めた。 『Do it!ディープラーニング入門』と共にディープラーニングを早く正面突破してみよう。

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

Machine Learning(ML)

Artificial Neural Network

Do It!ディープラーニング入門

1章 ディープラーニング入門

2章 最小限のツールでディープラーニングを始めます

3장 機械学習の基礎を固める - 数値予測

4章 分類するニューロンを作る - 二値分類

5章 訓練のノウハウを学びます

6章 2つの層をつなぐ - 多層ニューラルネットワーク

7章 - 複数のものを分類する - 多クラス分類

8章 画像の分類 - 畳み込みニューラルネットワーク

9章 テキストを分類する - 再帰型ニューラルネットワーク