📖 Dive into Deep Learning — ein kostenloses interaktives Lehrbuch über Deep Learning (Überraschung!), das von vielen Universitäten weltweit genutzt wird.

Warum dies ein Must-have ist, das man sich in die Lesezeichen legen (und hoffentlich auch öffnen) sollte:

1️⃣ Interaktivität. Das gesamte Buch ist im Wesentlichen eine riesige Sammlung von Jupyter-Notebooks. Viele mathematische Konzepte und praktische Beispiele werden sofort mit reproduzierbarem Code untermauert.

2️⃣ Framework-Agnostizität. Die Autoren haben sich die Mühe gemacht und Beispiele direkt für PyTorch, JAX und TensorFlow geschrieben (und MXNet, möge es in Frieden ruhen). Dies ist übrigens der beste Weg, schnell von einem Werkzeug auf ein anderes umzusteigen, indem man die Implementierungen direkt vergleicht.

3️⃣ Breite und Tiefe. Von grundlegender linearer Regression, die von Grund auf neu geschrieben wurde, bis hin zu Transformatoren, RL, Gaußschen Prozessen und Empfehlungssystemen.

Dies ist keine leichte Lektüre vor dem Schlafengehen. Um den Stoff zu verdauen, muss man seinen Kopf anstrengen, sich an lineare Algebra und Ableitungen erinnern und nicht weinen, wenn man mathematische Notation sieht.

Das Buch selbst hier 📖
Das Repository mit dem Code hier 🧑‍💻

#level_up