Грокаем глубокое обучение, Траск Э., 2020

Грокаем глубокое обучение, Траск Э., 2020.
 
Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!




У глубокого обучения хороший потенциал для автоматизации умственного труда.
О потенциальном влиянии глубокого обучения, если оно будет развиваться с той или иной скоростью, было сделано много шокирующих предсказаний. Многие из предсказателей явно переусердствовали, но я полагаю, что одно из них заслуживает вашего внимания: сокращение рабочих мест. Я думаю, что в отличие от остальных это утверждение имеет под собой реальную основу, потому что даже если развитие глубокого обучения прекратится прямо сегодня, то оно уже оказано большое влияние на квалификацию труда по всему миру. Операторы информационно-справочных служб, водители такси и бизнес-аналитики низшего звена являются убедительными примерами, когда глубокое обучение способно обеспечить недорогую альтернативу.

Оглавление.
Предисловие.
Благодарности.     
О книге.     
Об авторе.    
1.Введение в глубокое обучение: зачем его изучать.
2.Основные понятия: как учатся машины?
3.Введение в нейронное прогнозирование: прямое распространение.
4.Введение в нейронное обучение: градиентный спуск.
5.Корректировка сразу нескольких весов: обобщение градиентного спуска.    
6.Создание первой глубокой нейронной сети: введение в обратное распространение.
7.Как изобразить нейронную сеть: в голове и на бумаге.
8.Усиление сигнала и игнорирование шума: введение в регуляризацию и группировку.    
9.Моделирование случайности и нелинейности: функции активаци.
10.Края и углы нейронного обучения: введение в сверточные нейронные сети.    
11.Нейронные сети, понимающие человеческий язык: король - мужчина + женщина == ?    
12.Нейронные сети, которые пишут как Шекспир: рекуррентные слои для данных переменной длины.
13.Введение в автоматическую оптимизацию: создание фреймворка глубокого обучения.
14.Обучаем сеть писать как Шекспир: долгая краткосрочная память.
15.Глубокое обучение на конфиденциальных данных: введение в федеративное обучение.     
16.Куда пойти дальше: краткий путеводитель.

Купить .








Теги: Траск :: книги по программированию :: программирование :: Python :: NumPy