Глубокое обучение без математики
1.985 ₽
Автор: Эндрю Гласснер
Название: Глубокое обучение без математики
Формат: PDF
Тема: IT
Количество страниц: 585+610
Качество: Компьютерное, издательское
Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому
обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого
обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал
золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным
количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию
он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого
обучения и нейронных сетей.
Второй том посвящен нейронным сетям – быстро развивающемуся направлению
машинного обучения
Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение
и нейронные сети в своей работе
Описание
«Глубокое обучение без математики» — это книга, которая объясняет принципы нейронных сетей и современных ИИ-систем без формул, производных и сложных вычислений. Автор последовательно раскрывает, как работают сверточные и рекуррентные сети, трансформеры, генеративные модели и системы типа ChatGPT.
Вы узнаете, что такое backpropagation, embeddings, attention, transfer learning и почему глубокое обучение так эффективно решает задачи компьютерного зрения, обработки естественного языка и генерации контента. Все концепции объясняются через простые аналогии, схемы и примеры из реальной жизни.
- Программистам и разработчикам, которые хотят понять суть нейросетей без глубокого погружения в математику
- Аналитикам данных, продакт-менеджерам и руководителям, работающим с ML-проектами
- Студентам и всем, кто начинает изучать искусственный интеллект и хочет быстро разобраться в современных подходах
- Специалистам из других областей, интересующимся, как на самом деле устроены популярные ИИ-сервисы
Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.
Другие книги раздела «Компьютеры»
- Нейросетевые технологии оптимизации решений
- Нихиль Будума – Основы глубокого обучения
- Павел Певзнер – Алгоритмы биоинформатики
- Паттерны проектирования для C и платформы .NET Core
- Пауль Хоровиц – Искусство схемотехники
- Усовершенствованные структуры данных
- Петер Флах – Машинное обучение
- Пол Дейтел – Android для программистов
- Математические алгоритмы для программистов
- Пол Фрейбергер – Пожар в Долине
- Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии
- Приручи данные с помощью Power Query
- Релаксационные автоколебания в нейронных системах
- Операционные системы. Три простых элемента
- Ричард Саттон – Обучение с подкреплением
- Машинное обучение с участием человека
Все книги раздела «Компьютеры» →
Рекомендуем также
- Tao Le – ACAAI Review for the Allergy and Immunology Boards
- V. Kumar – Robbins and Cotran Pathologic Basis of Disease (9th Edition)
- А. Захаров – Происхождение и психотерапия детских неврозов
- James Swarbrick – Encyclopedia of Pharmaceutical Technology (3rd edition)
- Y. Kazakevich – HPLC for Pharmaceutical Scientists
- C. Hunter – Handbook of Clinical Psychology in Medical Settings
- C. Schroeder – Assessment and Treatment of Childhood Problems (2nd edition)
- David Gill – Hughes Outline of Modern Psychiatry (fifth edition)

Отзывы
Отзывов пока нет.