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ディープラーニングの学習を続けましょう。AI、アクセラレーテッド コンピューティング、アクセラレーテッド データ サイエンスに関する学習リソースをご覧ください。

Learning Deep Learning

NVIDIA の Magnus Ekman 執筆によるこの新刊でディープラーニングを始めましょう。

Learning Deep Learning」はディープラーニング完全ガイドです。本書では主要なコンセプトと成功するために必要な実践的なプログラミング手法の両方を解説しています。機械学習や統計が初めての方を含む、開発者、データ サイエンティスト、アナリストの方にも最適です。TensorFlow と Keras を使用した簡潔で注釈が豊富なサンプル コードもご紹介しています。また、産業界と学界両方のディープラーニングで利用されている 2 つの有力な Python ライブラリが取り上げられており、対応する PyTorch サンプルがオンラインで提供されています。

書籍: 「Learning Deep Learning」

推奨文献リスト

書籍: 「Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)」

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)

著者: Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville

書籍: 「Machine Learning Yearning」

Machine Learning Yearning

著者: Andrew Ng

書籍: 「Deep Learning with Python」

Deep Learning with Python

著者: François Chollet

書籍: 「Ray Tracing Gems II」

Ray Tracing Gems II

著者: Adam Marrs、Peter Shirley、Ingo Wald

書籍: 「Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach」

Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach

著者: David B. Kirk と Wen-mei W. Hwu

書籍: 「Parallel Programming: Concepts and Practice」

Parallel Programming: Concepts and Practice

著者: Bertil Schmidt Jorge Gonzalez-Dominguez、Christian Hundt、Moritz Schlarb

書籍: 「Professional CUDA C Programming」

Professional CUDA C Programming

著者: John Cheng、Max Grossman、Ty McKercher

書籍: 「Robotics, Vision and Control」

Robotics, Vision and Control

著者: Peter Corke

NVIDIA Research

画期的なテクノロジは、世界最先端の研究者によって生み出されます。AI、ディープラーニング、ロボティクス、ハイコンピューティング、コンピューター グラフィックスなどにおける、さまざまな研究活動をご覧ください。

講師向けディープラーニング プログラム

教育プログラムと
教材

NVIDIA DLI の DLI Teaching Kit では、大学教育関係者がダウンロードできるコース資料と、学生が自分のペースで進められるオンライン トレーニングを提供しています。また教育関係者の方は、University Ambassador Program を通じて、学内で DLI ワークショップを開催する資格を得ることができます。

テクニカル トレーニング

オンライン コースに参加する生徒
ワークショップを開催する講師

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