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学び、イノベーションを起こし、リードする

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。

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書籍: 「Learning Deep Learning」
著者の Magnus Eklam について

著者紹介: Magnus Ekman

NVIDIA アーキテクチャ ディレクター

動画: GTC 2021 カンファレンスで発表された「ディープラーニング入門」

NVIDIA GTC21 で Ekman が発表したディープラーニング入門を視聴する

書籍のコード例を見る

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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

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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。

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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。

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オンライン コースに参加する生徒

自分のペースで進めるオンライン コース

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ライブ ワークショップ、バーチャル ワークショップ、講師主導のワークショップ

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技術的な質問については、NVIDIA 開発者フォーラムをご覧ください。

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ディープラーニング トレーニング
に関する問い合わせ

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Magnus Ekman によるディープラーニング トレーニング セッション

NVIDIA GTC 21 ディープラーニング トレーニング セッション


Magnus がディープラーニングに関する短いトレーニング セッションを行います。このプレゼンテーションは、Ekman が「Learning Deep Learning (LDL)」で取り上げたトピックの素晴らしいプレビューとなっています。プレゼンテーションは LDL で取り上げられたトピックの概要から始まります。その後、プログラミング例など、前半の章で取り上げられるコンテンツの一部をもっと詳しく説明します。最後に、もっと複雑な応用である、画像のテキスト表現を生成する画像キャプション ネットワークを紹介して終わります。この画像キャプション ネットワークは本書最後のプログラミング サンプルのひとつの焦点であり、読者が読後にマスターするスキルの種類がわかります。

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著者 Magnus Ekman からのコード サンプル

GitHub のサンプル コード


著者が提供するコード例を他にもご覧いただけます。Learning Deep Learning GitHub リポジトリには、本書に含まれるあらゆるコード例の Python ファイルが含まれています。このリポジトリには、Jupyter Notebook も記録されています。各例をインタラクティブに進めることができます。コード例の多くは、紙の書籍に記載されているフレームワークである TensorFlow DL フレームワークに基づいています。TensorFlow の代わりに (または TensorFlow に加えて) PyTorch DL フレームワークを学習することに興味がある読者のために、このリポジトリにはこれらの例の PyTorch バージョンも含まれています。Jupyter Notebook には、本書の TensorFlow と同じくらい詳しく PyTorch コンストラクトが説明されています。

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Magnus Ekman

Magnus Ekman

NVIDIA、アーキテクチャ ディレクター


Magnus Ekman はコンピューター工学の博士号を持ち、NVIDIA でアーキテクチャ ディレクターを務め、さまざまな特許を発明しています。以前は Sun Microsystems と Samsung Research America でプロセッサ設計と研究開発に携わっていました。現在、NVIDIA では、自律走行車市場をターゲットにするシステムオンチップの CPU 性能と電力効率の向上に取り組んであるエンジニアリング チームを率いています。

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