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學習、創新、引領

繼續深入瞭解深度學習。探索人工智慧、加速運算和加速資料科學的學習資源。

《Learning Deep Learning》

從 NVIDIA Magnus Ekman 的新書開始瞭解深度學習。

《Learning Deep Learning》是介紹深度學習的完整指南。書中說明了成功需具備的核心概念和實作程式設計技術，是開發人員、資料科學家、分析師等人的理想之選，即使沒有機器學習或統計經驗也很適合。這本書提供使用整合 Keras 的 TensorFlow 所編寫而成，既簡潔又具有完整註釋的程式碼範例，此外，也有在線上提供相對應的 PyTorch 範例，全書涵蓋了適用於業界和學術界深度學習的兩大 Python 函式庫。

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認識作者：Magnus Eklam

NVIDIA 架構總監

觀看 Magnus Eklam 在 NVIDIA GTC21 發表的深度學習簡介

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NVIDIA 研究團隊

全球第一線的研究人員在此造就突破性技術。探索人工智慧、深度學習、機器人、高效能運算、電腦繪圖等各種研究活動。

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教職員計畫與
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NVIDIA DLI 為大專院校教職員提供免費下載的課程教材，並透過 DLI 教學套件為學生提供可自行安排進度的免費線上訓練課程。教職員還可透過校園大使計畫 (University Ambassador Program) 取得認證，在校園內教授 DLI 實作坊。

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可自行安排進度的線上課程

由講師指導的線上直播實作坊

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若有技術上的問題，請參閱 NVIDIA 開發人員論壇。

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NVIDIA GTC 21 深度學習訓練課程

Magnus 指導深度學習短期訓練課程。此簡報可以幫助您預先瞭解 Magnus 在他的著作《Learning Deep Learning (LDL) 》中涵蓋的主題。講座首先會進一步說明 LDL 所涵蓋的主題。接著繼續更詳細地說明前幾個章節中的部分內容，包括程式設計範例。結尾會概覽更複雜的應用程式，也就是產生影像文字說明的影像描述網路。此影像描述網路是 LDL 中最終程式設計範例之一的重點，能讓讀者稍微瞭解在閱讀了這本書後將掌握的技能類型。

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來自 GitHub 的範例程式碼

探索作者更多的程式碼範例。《Learning Deep Learning》GitHub 儲存庫提供書中所有程式碼範例的 Python 檔。儲存庫也包含記錄完整的 Jupyter 學習筆記，能讓您以互動方式一步步瀏覽每個範例。許多程式碼範例都是以書中所教的 TensorFlow 深度學習框架為基礎。儲存庫也為了有興趣學習 PyTorch DL 框架而不是 (或已經學過) TensorFlow 的讀者，提供這些範例的 PyTorch 版本。Jupyter 學習筆記包含建立 PyTorch 的詳細說明，其細節程度與書中說明的 TensorFlow 類似。

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Magnus Ekman

NVIDIA 架構總監

Magnus Ekman 擁有電腦工程博士學位，是 NVIDIA 的架構總監，也是多項專利的發明者。他曾在 Sun Microsystems 和 Samsung Research America 從事處理器設計 & 研發工作。而他在 NVIDIA 目前擔任的職位，則是領導一個致力於研究自駕車市場晶片系統 CPU 效能和功耗的工程團隊。

學習、創新、引領

《Learning Deep Learning》

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