damienpark

ディープラーニングを「本格的に」始めてみたいけれど、数式や用語を前にいつも躊躇していたなら、今回は方法を変えてみましょう。今回の完読チャレンジは、フレームワークに頼るのではなく、核心となる概念を「ゼロから作る」ことで原理を理解する『ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装（リマスター版）』を3週間かけて共に読み進めるチャレンジです。

この本はパーセプトロンから出発し、ニューラルネットワーク、学習（損失関数・勾配）、誤差逆伝播法、学習のテクニックを順を追って進み、最後には畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と画像認識の基礎まで繋がります。

複雑な概念は計算グラフで視覚化して説明され、実習はPythonで実際に手を動かしながら進めることで、「知っていること」を「できること」に変えるよう設計されています。

hanbit

【3週間コース】訳者と一緒に進める『ゼロから作るDeep Learning』完読チャレンジ

딥러닝입문

딥러닝기초

딥러닝머신러닝

밑바닥부터시작하는딥러닝

If you’ve wanted to start deep learning "properly" but have always hesitated in the face of formulas and terminology, let’s try a different approach this time. This completion challenge is a 3-week journey to read <Deep Learning from Scratch 1 (Remastered Edition)>, where we understand the principles by "implementing core concepts from scratch" rather than relying on frameworks.

Starting from perceptrons, this book steps through neural networks, learning (loss functions and gradients), backpropagation, and training techniques, eventually leading to the basics of Convolutional Neural Networks (CNN) and image recognition.

Complex concepts are explained through visual computational graphs, and the exercises are designed to turn "knowing" into "doing" by having you follow along and code directly in Python.

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

합성곱신경망

[3-Week Course] "Deep Learning from Scratch 1" Completion Challenge with the Translator

Week 1: Deep Learning Warm-up and Neural Network Architecture (CHAPTER 1 ~ 3)

Week 2: The Heart of Deep Learning, Training and Backpropagation (CHAPTER 4 ~ 5)

Week 3: Mastering CNNs and the Future of Deep Learning