Купить книгу Глубокое обучение (серия «Основные знания» издательства MIT Press) на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]
#600282
Deep Learning (The MIT Press Essential Knowledge series) (B08BTB8ND5)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
John D. Kelleher | #19: Распознавание образов
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ: Доступное введение в технологию искусственного интеллекта, лежащую в основе революции ИИ — от беспилотных автомобилей до распознавания речи на мобильных телефонах.
Глубокое обучение — это технология искусственного интеллекта, которая позволяет создавать компьютерное зрение, машинный перевод, игры с использованием ИИ, беспилотные автомобили и другие приложения. Используя потребительские продукты от Google, Microsoft, Facebook, Apple или Baidu, мы часто взаимодействуем с системой глубокого обучения. В этом томе из серии Essential Knowledge издательства MIT Press ученый-компьютерщик Джон Келлехер предлагает доступное, краткое, но всеобъемлющее введение в фундаментальную технологию, лежащую в основе революции в области искусственного интеллекта.
Келлехер объясняет, что глубокое обучение позволяет принимать решения на основе данных, выявляя и извлекая закономерности из больших наборов данных. Способность к обучению на сложных данных делает глубокое обучение идеально подходящим для использования преимуществ быстрого роста больших данных и вычислительной мощности. Келлехер также объясняет некоторые основные концепции глубокого обучения, представляет историю достижений в этой области и обсуждает современное состояние дел. Он описывает наиболее важные архитектуры глубокого обучения, включая автокодировщики, рекуррентные нейронные сети и сети долговременной краткосрочной памяти, а также такие недавние разработки, как генеративно-состязательные сети и капсульные сети. Он также дает исчерпывающее (и понятное) введение в два фундаментальных алгоритма глубокого обучения: градиентный спуск и обратное распространение ошибки. Наконец, Келлехер рассматривает будущее глубокого обучения, включая основные тенденции, возможные направления развития и серьезные проблемы.
Глубокое обучение — это технология искусственного интеллекта, которая позволяет создавать компьютерное зрение, машинный перевод, игры с использованием ИИ, беспилотные автомобили и другие приложения. Используя потребительские продукты от Google, Microsoft, Facebook, Apple или Baidu, мы часто взаимодействуем с системой глубокого обучения. В этом томе из серии Essential Knowledge издательства MIT Press ученый-компьютерщик Джон Келлехер предлагает доступное, краткое, но всеобъемлющее введение в фундаментальную технологию, лежащую в основе революции в области искусственного интеллекта.
Келлехер объясняет, что глубокое обучение позволяет принимать решения на основе данных, выявляя и извлекая закономерности из больших наборов данных. Способность к обучению на сложных данных делает глубокое обучение идеально подходящим для использования преимуществ быстрого роста больших данных и вычислительной мощности. Келлехер также объясняет некоторые основные концепции глубокого обучения, представляет историю достижений в этой области и обсуждает современное состояние дел. Он описывает наиболее важные архитектуры глубокого обучения, включая автокодировщики, рекуррентные нейронные сети и сети долговременной краткосрочной памяти, а также такие недавние разработки, как генеративно-состязательные сети и капсульные сети. Он также дает исчерпывающее (и понятное) введение в два фундаментальных алгоритма глубокого обучения: градиентный спуск и обратное распространение ошибки. Наконец, Келлехер рассматривает будущее глубокого обучения, включая основные тенденции, возможные направления развития и серьезные проблемы.