Глубокое обучение: визуальный подход на русском
#786917
Deep Learning: A Visual Approach (B085BVWXNS)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Andrew S. Glassner | #39: Обработка естественного языка
Богато иллюстрированное, полноцветное введение в глубокое обучение, предлагающее визуальные и концептуальные объяснения вместо уравнений. Вы научитесь использовать ключевые алгоритмы глубокого обучения без необходимости в сложной математике.
С тех пор как компьютеры начали обыгрывать нас в шахматы, они стали лучше справляться с широким спектром человеческих задач, от написания песен и создания новостных статей до помощи врачам в оказании медицинской помощи.
Глубокое обучение является источником многих из этих прорывов, а его замечательная способность находить закономерности, скрытые в данных, сделала его самой быстрорастущей областью в искусственном интеллекте (ИИ). Цифровые помощники в наших телефонах используют глубокое обучение для понимания и интеллектуального реагирования на голосовые команды; автомобильные системы используют его для безопасного преодоления опасностей на дороге; онлайн-платформы используют его для предоставления персонализированных рекомендаций по фильмам и книгам — возможности безграничны.
Книга «Глубокое обучение: визуальный подход» предназначена для всех, кто хочет глубоко понять эту увлекательную область, но без сложной математики и программирования, обычно необходимых для понимания её внутренних механизмов. Если вы хотите узнать, как работают эти инструменты, и использовать их самостоятельно, ответы вы найдете на этих страницах. А если вы готовы писать собственные программы, в прилагаемом репозитории Github также есть множество дополнительных блокнотов Python, которые помогут вам начать работу.
Разговорный стиль изложения, многочисленные цветные иллюстрации, наглядные аналогии и примеры из реальной жизни, представленные в книге, позволяют экспертно объяснить ключевые понятия глубокого обучения, в том числе:
• Как генераторы текста создают новые рассказы и статьи
• Как системы глубокого обучения учатся играть и побеждать в человеческих играх
• Как системы классификации изображений идентифицируют объекты или людей на фотографии
• Как мыслить о вероятностях таким образом, чтобы это было полезно в повседневной жизни
• Как использовать методы машинного обучения, лежащие в основе современного искусственного интеллекта
Любители интеллектуальных приключений всех мастей могут использовать мощные идеи, изложенные в книге «Глубокое обучение: визуальный подход» , для создания интеллектуальных систем, которые помогут нам лучше понять мир и всех, кто в нем живет. Это будущее искусственного интеллекта, и эта книга позволит вам в полной мере его представить.
Полноцветные иллюстрации
С тех пор как компьютеры начали обыгрывать нас в шахматы, они стали лучше справляться с широким спектром человеческих задач, от написания песен и создания новостных статей до помощи врачам в оказании медицинской помощи.
Глубокое обучение является источником многих из этих прорывов, а его замечательная способность находить закономерности, скрытые в данных, сделала его самой быстрорастущей областью в искусственном интеллекте (ИИ). Цифровые помощники в наших телефонах используют глубокое обучение для понимания и интеллектуального реагирования на голосовые команды; автомобильные системы используют его для безопасного преодоления опасностей на дороге; онлайн-платформы используют его для предоставления персонализированных рекомендаций по фильмам и книгам — возможности безграничны.
Книга «Глубокое обучение: визуальный подход» предназначена для всех, кто хочет глубоко понять эту увлекательную область, но без сложной математики и программирования, обычно необходимых для понимания её внутренних механизмов. Если вы хотите узнать, как работают эти инструменты, и использовать их самостоятельно, ответы вы найдете на этих страницах. А если вы готовы писать собственные программы, в прилагаемом репозитории Github также есть множество дополнительных блокнотов Python, которые помогут вам начать работу.
Разговорный стиль изложения, многочисленные цветные иллюстрации, наглядные аналогии и примеры из реальной жизни, представленные в книге, позволяют экспертно объяснить ключевые понятия глубокого обучения, в том числе:
• Как генераторы текста создают новые рассказы и статьи
• Как системы глубокого обучения учатся играть и побеждать в человеческих играх
• Как системы классификации изображений идентифицируют объекты или людей на фотографии
• Как мыслить о вероятностях таким образом, чтобы это было полезно в повседневной жизни
• Как использовать методы машинного обучения, лежащие в основе современного искусственного интеллекта
Любители интеллектуальных приключений всех мастей могут использовать мощные идеи, изложенные в книге «Глубокое обучение: визуальный подход» , для создания интеллектуальных систем, которые помогут нам лучше понять мир и всех, кто в нем живет. Это будущее искусственного интеллекта, и эта книга позволит вам в полной мере его представить.
Полноцветные иллюстрации