Иллюстрированное глубокое обучение: визуальное интерактивное руководство по искусственному интеллекту (серия Addison-Wesley Data & Analytics) на русском
#772639
Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence (Addison-Wesley Data & Analytics Series) (B07W585JGG)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Jon Krohn | #101: Нейронные сети
«Четкий визуальный стиль авторов дает всесторонний обзор того, что в настоящее время возможно с помощью искусственных нейронных сетей, а также позволяет заглянуть в будущее и увидеть волшебство, которое нас ждет».
– Тим Урбан, автор книги « Wait But Why: Full-Practical, Insightful Guide to Modern Deep Learning» (Подожди, но почему?) : Практическое и содержательное руководство по современному глубокому обучению.
Глубокое обучение трансформирует программное обеспечение, открывает новые мощные возможности искусственного интеллекта и обеспечивает беспрецедентную производительность алгоритмов. Книга «Глубокое обучение в иллюстрациях» отличается уникальной интуитивностью и предлагает полное введение в методы этой дисциплины. Благодаря множеству цветных иллюстраций и простому для понимания коду, она упрощает процесс построения моделей глубокого обучения, делая предмет доступным и увлекательным для изучения.
Джон Крон, преподаватель и практик мирового класса, используя новаторский контент Гранта Бейлевельда и прекрасные иллюстрации Аглаэ Бассенс, представляет простые аналогии, чтобы объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно стало таким популярным и как оно связано с другими подходами машинного обучения. Крон создал практическое справочное пособие и руководство для разработчиков, специалистов по обработке данных, исследователей, аналитиков и студентов, которые хотят начать применять его на практике. Теорию он освещает с помощью практического кода на Python в прилагаемых блокнотах Jupyter. Чтобы помочь вам быстро продвигаться вперед, он фокусируется на универсальной библиотеке глубокого обучения Keras для быстрого создания эффективных моделей TensorFlow; также рассматривается PyTorch, ведущая альтернативная библиотека.
Вы получите практическое понимание всех основных подходов к глубокому обучению и их применения в самых разных областях, от машинного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.
– Тим Урбан, автор книги « Wait But Why: Full-Practical, Insightful Guide to Modern Deep Learning» (Подожди, но почему?) : Практическое и содержательное руководство по современному глубокому обучению.
Глубокое обучение трансформирует программное обеспечение, открывает новые мощные возможности искусственного интеллекта и обеспечивает беспрецедентную производительность алгоритмов. Книга «Глубокое обучение в иллюстрациях» отличается уникальной интуитивностью и предлагает полное введение в методы этой дисциплины. Благодаря множеству цветных иллюстраций и простому для понимания коду, она упрощает процесс построения моделей глубокого обучения, делая предмет доступным и увлекательным для изучения.
Джон Крон, преподаватель и практик мирового класса, используя новаторский контент Гранта Бейлевельда и прекрасные иллюстрации Аглаэ Бассенс, представляет простые аналогии, чтобы объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно стало таким популярным и как оно связано с другими подходами машинного обучения. Крон создал практическое справочное пособие и руководство для разработчиков, специалистов по обработке данных, исследователей, аналитиков и студентов, которые хотят начать применять его на практике. Теорию он освещает с помощью практического кода на Python в прилагаемых блокнотах Jupyter. Чтобы помочь вам быстро продвигаться вперед, он фокусируется на универсальной библиотеке глубокого обучения Keras для быстрого создания эффективных моделей TensorFlow; также рассматривается PyTorch, ведущая альтернативная библиотека.
Вы получите практическое понимание всех основных подходов к глубокому обучению и их применения в самых разных областях, от машинного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.
- Узнайте, что делает системы глубокого обучения уникальными, и какие последствия это имеет для специалистов-практиков.
- Изучите новые инструменты, которые упрощают создание, использование и совершенствование моделей глубокого обучения.
- Освойте основные теоретические основы: искусственные нейроны, обучение, оптимизация, сверточные сети, рекуррентные сети, генеративно-состязательные сети (GAN), глубокое обучение с подкреплением и многое другое.
- Пройдите пошаговый процесс создания интерактивных приложений глубокого обучения и переходите к реализации собственных проектов в области искусственного интеллекта.