連結：https://udlbook.github.io/udlbook/
《Understanding Deep Learning》是一本深入探討深度學習原理和應用的書籍。它提供了豐富的數學背景知識、監督學習、神經網路的構建與訓練等深度學習領網網域的全面內容。書中提供的Python筆記本練習幫助讀者透過實踐來加深理解。此外，還有為教師提供的資源，包括影象、投影片和教輔材料。
需求人群：
- 《Understanding Deep Learning》適合深度學習領網網域的研究者、學生和從業者。無論是初學者還是有經驗的專業人士，都能從中獲得深度學習的深入理解和實踐指導。
使用場景示例：
- 研究者使用書中的數學模型來構建新的神經網路架構。
- 學生透過筆記本練習來完成深度學習課程的作業。
- 資料科學家利用書中的演演算法最佳化他們的機器學習專案。
產品特色：
- 提供Python筆記本練習，涵蓋全書內容，幫助讀者實踐深度學習演演算法。
- 包含監督學習、淺層網路、深層網路、啟用函式等基礎知識點。
- 介紹了損失函式、最佳化演演算法、反向傳播等深度學習核心概念。
- 提供了正則化技術、卷積網路、自注意力機制等高階主題的深入討論。
- 探討了生成對抗網路、變分自編碼器、擴散模型等無監督學習技術。
- 討論了深度強化學習、梯度流、神經切線核等深度學習的理論基礎。
使用教學：
訪問《Understanding Deep Learning》的官方網站。
下載所需的Python筆記本檔案，根據指示在本地或Colab環境中執行。
閱讀書中的理論知識，理解深度學習的原理和演演算法。
完成筆記本中的練習，實踐深度學習演演算法並觀察結果。
利用書中提供的教師資源，如投影片和教輔材料，進行教學或自學。
參與線上社群討論，與其他讀者交流學習心得和經驗。