『Dive into Deep Learning』(d2l-zh) は、Aston Zhang、Zachary Lipton、Mu Li、Alexander J. Smolaによって作成された、広く利用されているオープンソースのディープラーニング教科書の中国語版です。明確な数学的解説、動作するコード、インタラクティブなJupyter notebooksを1つのリソースに統合しており、学習者は理論を読んだ直後に対応する実装を実行・変更することができます。
この書籍は、基礎的な機械学習の概念から、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントネットワーク、自然言語処理、アテンションメカニズム、最適化手法などの現代的なディープラーニングアーキテクチャまでを段階的に扱います。コード例は実行可能でフレームワークベースであるため、静的なテキストを読むだけでなく、実際のモデルで簡単に実験できます。
このリソースは、ある程度のPythonと基礎的な数学の背景知識があり、厳密かつ実践的なアプローチでディープラーニングを学びたい学習者（学生や独学のエンジニアから、授業の教材を探す教師まで）に適しています。「学びながら実践する」という理念により、世界中で最も人気のあるオープンなディープラーニングコースの一つとなっており、多くの国の数百の大学で採用されています。
内容について
- 基礎からアテンションやtransformersなどの高度なトピックまでを網羅するエンドツーエンドの構成
- すべての概念に対応する実行可能なコードを、インタラクティブなノートブック形式で提供
- アクティブなコミュニティによって維持されている無料のオープンアクセス