シェリー・シェイニン著『ディープラーニングブック』は、GitHubで公開されている無料のオープンアクセスPDFで、ディープラーニングの基本原理から最新のコンピュータビジョン技術までを解説しています。データ前処理、重みの初期化、活性化関数と損失関数、最適化、正則化といった基礎から始まり、畳み込みニューラルネットワークと、今日のビジョンシステムを支える構成要素へと進みます。
後半では、物体検出、セマンティックセグメンテーション、超解像、スタイル変換、画像インペインティングなど、幅広い応用トピックを扱い、さらに生成的モデル、ノイズ除去、自己教師あり学習、ビジョントランスフォーマー、光学文字認識（OCR）、マルチモーダル学習といったより高度な内容へと続きます。
対象読者
このリソースは、機械学習の基礎知識をすでに持っており、ディープラーニングの理論と実践的な最新コンピュータビジョンアーキテクチャを橋渡しする、整理された単一のリファレンスを求める学習者に最適です。コースの補助教材として、またニューラルネットワークへの理解を深めたいエンジニアや学生の自己学習用リファレンスとしても役立ちます。
GitHubで単一のPDFとして配布されているため、ダウンロードしてオフラインで読むのが簡単で、個人のディープラーニングライブラリに便利な一冊です。