Haladó mélytanulás Pythonnal

Olvasói vélemények

Ivan Vasilev „Advanced Deep Learning with Python” című könyvét nagyra értékelik a mélytanulási koncepciók alapos és mélyreható feltárása miatt, hangsúlyt fektetve a mögöttes matematikára és a Pythonban történő gyakorlati alkalmazásokra. A mesterséges intelligenciában és gépi tanulásban jártas olvasóknak szóló könyv a témák széles körét öleli fel, beleértve a neurális hálózati architektúrákat, a számítógépes látást, a természetes nyelvfeldolgozást és a feltörekvő technológiákat. Bár a könyv átfogó és jól felépített, elsősorban azoknak ajánlott, akik már rendelkeznek némi ismerettel a témában.

⬤ A mélytanulás fogalmainak mélyreható lefedettsége.
⬤ A matematikai alapok jól strukturált és világos magyarázata.
⬤ A GitHubon elérhető, hozzáférhető Python kódpéldák.
⬤ Önálló fejezetek, amelyek lehetővé teszik az egyes témák koncentrált tanulmányozását.
⬤ Értékes mind az elméleti megértés, mind a gyakorlati megvalósítás szempontjából.
⬤ Alkalmas olyan haladó alkalmazásokhoz, mint a GAN-ok és az NLP.
⬤ Kiválóan alkalmas a neurális hálózatok és a kapcsolódó algoritmusok rejtelmeinek megismerésére.

⬤ Nem alkalmas teljesen kezdőknek; a mélytanulással kapcsolatos előzetes ismeretek ajánlott.
⬤ Néhány olvasó számára szükséges lehet a Python nyelvtudás ahhoz, hogy a kódpéldákat teljes mértékben elsajátíthassa.
⬤ Néhány olvasó számára kihívást jelenthet a matematika, ha nincs megalapozott hátterük.
⬤ A könyv nem biztos, hogy önálló bevezetésként szolgál azok számára, akik nem ismerik a mélytanulási keretrendszereket.

(23 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Advanced Deep Learning with Python

Könyv tartalma:

Szerezzen szakértelmet a fejlett mélytanulási területeken, mint például a neurális hálózatok, meta-tanulás, gráf neurális hálózatok és memóriával bővített neurális hálózatok a Python ökoszisztéma használatával Főbb jellemzők Ismerkedjen meg a gyorsabb és robusztusabb mélytanulási architektúrák építésével Vizsgálja meg és képezze a konvolúciós neurális hálózat (CNN) modelleket GPU-gyorsító könyvtárakkal, mint például a TensorFlow és a PyTorch Alkalmazza a mély neurális hálózatokat (DNN) számítógépes látási problémákra, NLP-re és GAN-okra Könyv leírás

Ahhoz, hogy robusztus mélytanulási rendszereket építhessünk, mindent meg kell értenünk a neurális hálózatok működésétől kezdve a CNN-modellek képzéséig. Ebben a könyvben megismerheti az újonnan kifejlesztett mélytanulási modelleket, a szakterületen használt módszereket és azok megvalósítását az alkalmazási területek alapján.

A neurális hálózatok építőelemeinek és matematikai alapjainak megértésével kezd, majd áttér a CNN-ekre és azok fejlett alkalmazásaira a számítógépes látásban. A legnépszerűbb CNN-architektúrákat a tárgyak felismerésében és a képszegmentálásban is megtanulja alkalmazni. A továbbiakban a variációs autokódolókra és a GAN-okra fog összpontosítani. Ezután a neurális hálózatokat a szavak kifinomult vektoros reprezentációinak kinyerésére fogja használni, mielőtt a rekurrens hálózatok különböző típusait, például az LSTM-et és a GRU-t tárgyalja. Még a figyelem mechanizmusát is felfedezed, hogy szekvenciális adatokat dolgozz fel rekurrens neurális hálózatok (RNN) nélkül. Később a strukturált adatok feldolgozásához gráf neurális hálózatokat fogsz használni, valamint foglalkozol a meta-tanulással, amely lehetővé teszi, hogy kevesebb gyakorlómintával képezz neurális hálózatokat. Végül megérti, hogyan alkalmazhatja a mélytanulást autonóm járművekre.

A könyv végére elsajátíthatod a legfontosabb mélytanulási fogalmakat és a mélytanulási modellek különböző alkalmazásait a való világban. Amit megtanulhat A fejlett és legmodernebb neurális hálózati architektúrák áttekintése A neurális hálózatok mögötti elmélet és matematika megértése A DNN-ek képzése és alkalmazása modern mélytanulási problémákra A CNN-ek használata objektumfelismerésre és képszegmentálásra A generatív adverzális hálózatok (GAN-ok) és variációs autokódolók alkalmazása új képek generálására A természetes nyelvfeldolgozási (NLP) feladatok megoldása, például gépi fordítás, szekvencia-szekvencia modellek használatával A DL-technikák, például a metatanulás és a gráf neurális hálózatok megértése Kiknek szól ez a könyv?

Ez a könyv adattudósoknak, mélytanulási mérnököknek és kutatóknak, valamint AI-fejlesztőknek szól, akik tovább szeretnék bővíteni a mélytanulással kapcsolatos ismereteiket, és innovatív és egyedi mélytanulási projekteket szeretnének létrehozni. Mindazok, akik a mélytanulás területén elfogadott fejlett felhasználási esetekkel és módszertanokkal szeretnének megismerkedni valós példákon keresztül, szintén hasznosnak találják ezt a könyvet. A mélytanulás fogalmainak alapvető megértése és a Python programozási nyelv működő ismerete feltételezhető. Tartalomjegyzék A neurális hálózatok alapjai A konvolúciós hálózatok megértése Fejlett konvolúciós hálózatok Objektumfelismerés és képszegmentálás Generatív modellek Nyelvi modellezés A rekurrens hálózatok megértése Szekvencia-szekvencia modellek és figyelem Feltörekvő neurális hálózati konstrukciók Metatanulás Mélytanulás az autonóm járművek számára.