Dive Into Deep Learning
UCバークレーの講義から派生したプロジェクトとして、「Dive Into Deep Learning（通称 D2L）」の執筆が進められているようです。
ちらっと覗いてみましたが、数式だけでなく、コードや図を使ってわかりやすいものに仕上げていくという姿勢が感じられます。
ベーシックなNNに始まり、CNN、RNNやAttentionといったモデルの解説、
更にはコンピュータービジョン（画像からピカチュウを検出するという興味深いタスクを含む）や自然言語解析といった応用例までがカバーされているので、
比較的スムーズに読み進められそうな印象を受けました。
ただ、使われているフレームワークがKerasやPyTorchではなくMXNetなので、読む人を選びそうな気もします。
（執筆者の方々がAWSの関係者のようなので、その成り立ちを考えると当然のことなのかもしれませんが）
日本語への翻訳活動も始まっているようです。
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