はじめに
スタンフォード大やMITでも採用されているディープラーニングの実践的名著「Dive into Deep Learning (D2L)」。
非常に素晴らしい教材ですが、公式の日本語版サイト（ja.d2l.ai）は第3章で翻訳がストップしており、続きを待ち望んでいた方も多いと思います。
日本の機械学習コミュニティにとって、言語の壁でこの良質なコンテンツにアクセスできないのは大きな損失だと感じました。
そこで、第4章から最終章までの全編を日本語に翻訳し、一気に公開しました！
公開サイト
🌐 Dive into Deep Learning 日本語版 全章網羅 (d2l-jp.me)
本サイトで読めるようになった主なトピック
基礎から最先端の手法まで、PyTorchなどのコードを動かしながら日本語で学べます。
- 第4章〜第5章: 多層パーセプトロン、深層学習計算
- 第6章〜第8章: 畳み込みニューラルネットワーク (CNN), 最新のCNN
- 第9章〜第10章: リカレントニューラルネットワーク (RNN), 最新のRNN
- 第11章〜第12章: Attention機構、Transformer、最適化アルゴリズム
- 第13章以降: コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習など...
おわりに
学生の皆さん、エンジニアの皆さんの日々の学習や研究の助けになれば、これ以上の喜びはありません。
もし「D2Lの続きが読みたかった！」という方がいらっしゃいましたら、ぜひご活用ください。また、SNS等で拡散して多くの学習者に届けていただけると大変嬉しいです！