Учитесь, внедряйте инновации, достигайте успеха

Погрузитесь в мир глубокого обучения. Мы подготовили для вас учебные материалы по искусственному интеллекту, ускоренным вычислениям и data science.

Введение в глубокое обучение

Начните осваивать принципы глубокого обучения с помощью новой книги Магнуса Экмана (Magnus Ekman) из NVIDIA.

Введение в глубокое обучение (Learning Deep Learning) — это полное руководство по глубокому обучению. В книге освещаются основные понятия и практические методы, необходимые для успешного применения на реальных кейсах. Она подойдет как опытным специалистам — разработчикам, дата-сайентистам, аналитикам — так и новичкам, еще не имеющим опыта в машинном обучении и статистике. В книге представлены краткие примеры кода с использованием TensorFlow и Keras с подробными комментариями. Примеры с PyTorch доступны для вас на специальном сайте. Таким образом, книга охватывает две основные библиотеки Python, используемые для глубокого обучения как в промышленности, так и в академических кругах.

Купить
Книга «Введение в глубокое обучение»
Подробнее о Магнусе Экмане
Видео «Знакомство с технологиями глубокого обучения» с GTC 2021
Изучите примеры кода из книги

Рекомендательный список книг

Книга «Глубокое обучение (Deep Learning)»

«Глубокое обучение»

Аарон Курвилль (Aaron Courville), Иошуа Бенджио (Yoshua Bengio) и Ян Гудфеллоу (Ian Goodfellow)

Книга «Страсть к машинному обучению (Machine Learning Yearning)»
Книга «Глубокое обучение на Python (Deep Learning with Python)»
Книга «О трассировке лучей II (Ray Tracing Gems II)»

«О трассировке лучей II (Ray Tracing Gems II)»

Питер Ширли (Peter Shirley), Инго Уолд (Ingo Wald), Адам Маррс (Adam Marrs)

Книга «Программирование массово-параллельных процессоров (Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach)»
Книга «Параллельное программирование: теория и практика (Parallel Programming: Concepts and Practice)»

«Параллельное программирование: теория и практика (Parallel Programming: Concepts and Practice)»

Мориц Шларб (Moritz Schlarb), Кристиан Хундт (Christian Hundt), Хорхе Гонсалес-Домингес (Jorge Gonzalez-Dominguez), Бертиль Шмидт (Bertil Schmidt)

Книга «Руководство по программированию CUDA C (Professional CUDA C Programming)»

«Руководство по программированию CUDA C (Professional CUDA C Programming)»

Джон Чэн (John Cheng), Тай Маккерхер (Ty McKercher), Макс Гроссман (Max Grossman)

Книга «Робототехника, зрение и управление (Robotics, Vision and Control)»

Исследования NVIDIA

За инновационными технологиями стоят ведущие мировые исследователи. Узнайте о последних исследованиях в области искусственного интеллекта, глубокого обучения, робототехники, высокопроизводительных вычислений, компьютерной графики и других технологий.

Подробнее
Программы по глубокому обучению для преподавателей

Программы для преподавателей и
Комплекты обучающих материалов

DLI NVIDIA также предлагает преподавателям университетов скачать материалы курсов, а студентам пройти онлайн-обучение самостоятельно с помощью комплекта обучающих материалов. Программа University Ambassador позволяет преподавателям получить сертификат и проводить практикумы DLI в университете.

Подробнее

Обучение

Студент, посещающий онлайн-курс
Инструктор, ведущий практикум

Остались вопросы?

Узнайте об услугах Института глубокого обучения (DLI) NVIDIA
Ответы на технические вопросы можно найти на форумах разработчиков NVIDIA.

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы
о курсах по глубокому обучению

  1. Section
Сессия по глубокому обучению под руководством Магнуса Экмана

Сессия по глубокому обучению с GTC NVIDIA 2021


Магнус проводит короткую сессию по глубокому обучению. Эта презентация — это отличный способ получить представление о том, что автор пишет в своей книге «Введение в глубокое обучение (Learning Deep Learning)». Сессия начинается с подробного обзора тем, которые охватываются в книге. Затем Магнус переходит к более подробному описанию содержания первых глав, включая примеры программирования. Видеоурок завершается обзором более сложного приложения — нейронной сети, которая при заданном изображении способна извлекать характерные особенности и оформлять их в текстовом формате. Подобная сеть генерации подписей к изображениям — это один из последних примеров программирования в книге, позволяющий получить представление о типах навыков, которые читатель получит после прочтения «Введения в глубокое обучение (Learning Deep Learning)».

Смотреть 
Примеры кода от Магнуса Экмана

Примеры кодов из GitHub


Ознакомьтесь с другими примерами кода от автора. Репозиторий GitHub по глубокому обучению содержит файлы Python для всех примеров кода, включенных в книгу. Он также включает записные книжки Jupyter для просмотра каждого примера в интерактивном режиме. Многие примеры кода основаны на фреймворке TensorFlow, который взят за основу в печатной книге. Для читателей, которые заинтересованы в изучении PyTorch вместо (или в дополнение к) TensorFlow, репозиторий также содержит версии этих примеров для PyTorch. В записных книжках Jupyter вы найдете подробные описания компонентов PyTorch на том же уровне детализации, что и в книге для TensorFlow.

Подробнее 
Магнус Экман

Магнус Экман

Директор по архитектуре в NVIDIA


Магнус Экман (Magnus Ekman) имеет докторскую степень в области компьютерной инженерии, является директором по архитектуре в NVIDIA и автором множества патентов. Ранее он работал над архитектурой процессора и исследованиями в Sun Microsystems и Samsung Research America. В NVIDIA он возглавляет группу инженеров, работающих над увеличением производительности процессора и энергоэффективности систем-на-чипе для рынка беспилотных автомобилей.

Решения DLI

Продукты

Технологии

Материалы