Deep Learning Tutorial
2020年07月07日追加
講師はYann LeCun氏、Pytorchベースでの説明。基本的な事から応用分野まで広くカバーしている。レクチャーはビデオでの説明も含む。
https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/
2020年03月17日追加
ResNetを理解するのに良い記事。
https://deepage.net/deep_learning/2016/11/30/resnet.html
2019年11月07日追加
日本語での学習ビデオ、無料みたい。
https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga138+2019_11/about
2019年04月12日追加
これは良いかも、本当にひつよう事をオンラインで確認できるみたいだ。Google Colaboratoryを使っての勉強なので、トライアルのためにPC、OS、環境の設定も必要ないのがまた便利。
2019年02月20日追加
MITのコース。DL初心者に良いかも。
自分で社内用の資料作成は必要なかったような。
2019年01月29日追加
2018年12月20日追加
Preferred Networks × キカガク が作成した機械学習のオンライン講義資料。
- 誤差逆伝搬や畳み込み層のGIFアニメーションまでついている。
- 本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されている。
2018年7月19日追加
東大 松尾研の提供する講座
一番簡単なDNNの説明
2018年7月4日追加
深層学習の論文を初めて読む人へのおすすめ順。
2018年3月26日追加
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning from Preferred Networks & Preferred Infrastructure
2018年2月8日追加
「深層学習と自然言語処理」オックスフォード大/DeepMind 講義まとめ（用語集付き）
2018年1月31日追加
追加の使用方法の説明。
2018年1月29日追加
Deep Learning with Python
著者はKerasフランソワ・ショレ。
Generalization Theory and Deep Nets, An introduction 16 minute read
Deep Learning: Practice and Trends Tutorial
NIPS2017チュートリアル
2018 edition of fast.ai's 7 week course
Practical Deep Learning For Coders, Part 1, taught by Jeremy Howard
Deep Learning (DLSS) and Reinforcement Learning (RLSS) Summer School, Montreal 2017
Andrew Ng先生のコース
2017年12月26日追加
2017年10月26日追加
Deep RL Bootcamp - AI Prism
2017年10月16日追加
CS 294 Deep Reinforcement Learning, Fall 2017
2017年9月26日追加
[NVIDIA] 自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」
Qwiklabs（クイックラボ）で手軽にディープラーニングを学べます。定番の「DIGITSによる画像分類入門」は無料！
2017年9月4日追加
CS11-747 CMU Neural Nets for NLP 2017
2017年8月25日追加
CS231n, CS224d, UCL RL, Ox DeepNLP, DLSSの講義
以下のレクチャー（動画）をきちんと理解したい。
- ISLAR
- cs231n
- cs224d
- UCL
の強化学習
Deep Learning 101 - Part 1: History and Background
TensorFlow特化のスタンフォードの深層学習コース
Stanford University: Tensorflow for Deep Learning Research
MITの深層自動運転コース
6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars
UCバークレーの深層強化学習コース
CS 294 Deep Reinforcement Learning, Spring 2017
「もっと知りたい！ Deep Learning ～基礎から活用まで～」
（パターン認識・メディア理解研究専門委員会）
IEICE PRMU
深層翻訳わかりやすいチュートリアル
[1703.01619] Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial
Deep Learning – Tutorial and Recent Trends, Song Han, Stanford, FPGA 2017
プレゼン資料
MACHINE LEARNING DEPARTMENT
良いTutorial。
http://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
