英語の深層学習の教科書とそれを使ったコースが無料公開されています。FastAIの創業者であるJeremy Howardさんの講義と教科書です。
教科書は
Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD
https://course.fast.ai/Resources/book.html
この本はオンラインで全部無料で読めます。Google Colabで動くJupyter notebookの型式で公開されているのでコードを実行しながら読むことができます。Jupyter notebookの本を読むだけならこちらから読めるので試し読みしてみるとよいでしょう。https://course.fast.ai/Resources/book.html#nbviewer
予備知識としてPythonのコーディング経験は必要ですが、数学は高校数学でOKということです。Pythonを学びがてらに深層学習を手を動かして勉強するのによいコースみたいです。でもちょっとみたところ、Pythonを一年くらい動かした人向けのようですね。初学者にはきつそうです。この教科書の日本語訳もでています。
PyTorchとfastaiではじめるディープラーニング ―エンジニアのためのAIアプリケーション開発 単行本（ソフトカバー） – 2021/5/27
Jeremy Howard (著), Sylvain Gugger (著), 中田 秀基 (翻訳)
講義のビデオその他資料はこちらにあります。https://course.fast.ai/
この本をもとにした講義ビデオも上のリンクから見ることができます。講義ですので、上のコースのリンクをたどりながら学ぶのがよさそうです。これなら教科書単独で学ぼうとするよりはずっと効率がよさそうです。また上のリンクhttps://course.fast.ai/を読むと、大変初学者にやさしく手ほどきしていくようなので、このリンクを使って教科書は補助的に学んでいくのがよいと思いました。講義ビデオを一つ貼り付けておきます。
Lesson 1: Practical Deep Learning for Coders 2022
https://youtu.be/8SF_h3xF3cE?si=nXkAuPii6XEn37q3
著者のYouTubeチャンネルにはいろいろな有益な動画がそろっています。
https://www.youtube.com/@howardjeremyp/videos
私は次の動画をみつけて、上の講義があるのに気付きました。
Getting Started With CUDA for Python Programmers
https://youtu.be/nOxKexn3iBo?si=LFZ0TrcVJPrWp7Uz
これはGPUをつかって計算するときにつかう Cudaの解説です。先日インストール法を紹介した分子動力学のソフトOpenMM8もcudaを使うように設定すると高速化できました。