Ян Гудфеллоу – Глубокое обучение
1.780 ₽
Автор: Ян Гудфеллоу
Название: Глубокое обучение
Формат: PDF
Тема: IT
Количество страниц: 653
Качество: Компьютерное, издательское
Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способно-
стью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит
математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории
информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим
для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на
практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы
оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются
такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное
зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.
Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам,
которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ
Описание
«Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу — фундаментальная книга, которая стала основным учебником по современным нейронным сетям. В ней подробно объясняется, как работают глубокие модели, как их обучать и почему они дают такие впечатляющие результаты в обработке изображений, текста, звука и последовательностей.
Авторы — ведущие исследователи в области ИИ — разбирают математические основы, архитектуры нейронных сетей, методы регуляризации, оптимизации, генеративные модели, последовательные модели и многое другое. Книга сочетает теорию с практическими рекомендациями и помогает понять, как устроены современные системы искусственного интеллекта изнутри.
- студентам и аспирантам, изучающим машинное обучение и ИИ
- практикующим инженерам и разработчикам, которые хотят системно разобраться в deep learning
- исследователям и специалистам data science
- всем, кто хочет перейти от поверхностного использования нейросетей к глубокому пониманию принципов их работы
Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.
Похожие
Другие книги раздела «Компьютеры»
- Denis Rothman – Transformers for Natural Language Processing
- Noah Giansiracusa – How Algorithms Create and Prevent Fake News
- Sandra Kublik – GPT-3
- Steve Tingiris – Exploring GPT-3
- The AI Revolution in Medicine GPT-4 and Beyond
- Valentina Alto – Modern Generative AI with ChatGPT and OpenAI Models
- А. Галушкин – Нейронные сети. Нейросетевые технологии в России (2 книги)
- Андреас Мюллер – Введение в машинное обучение с помощью Python
- Андрей Бурков – Инженерия машинного обучения. Машинное обучение без лишних слов
- Анирад Коул – Искусственный интеллект и компьютерное зрение
- Архитекторы компьютерного мира
- Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей
- Бенджамин Бенгфорт – Прикладной анализ текстовых данных на Python
- Глубокое обучение в биологии и медицине
- В. Олифер – Компьютерные сети (5 Издание)
- Гвен Шапира – Apache Kafka
Все книги раздела «Компьютеры» →
Смежные разделы: Бизнес-Книги · Биография · Боевики и Триллеры · Детективы · Детские книги · Школа · Дом и Семья · Здоровье · Искусство · Историческая проза · Классика · Любовные романы
Рекомендуем также
- A. Michalsen – Medicinal Leech Therapy
- J. Heckenlively – Principles and Practice of Clinical Electrophysiology of Vision
- S. Gaci – Oil and Gas Exploration (2017)
- M. Macdonald – Atlas of Procedures in Neonatology (Fifth edition)
- E. Bohnart – Welding (2017)
- A. Barkovich – Diagnostic Imaging. Pediatric Neuroradiology (2015)
- W. Pohl – Economic Geology
- S. Libes – Introduction to Marine Biogeochemistry (2009)
Отзывы
Отзывов пока нет.