Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
О книге Глубокое обучение - машинное обучение, которое строится на идее обучения через примеры. Эта книга разбирает основные идеи этой сложной отрасли изучения искусственного интеллекта. Авторы ставят цель сформировать целостное представление о том, как решаются задачи в области глубокого обучения, какие понятия используются в этой среде и как внедрять соответствующие алгоритмы. С оживлением нейросетей в 2000-е годы глубокое обучение стало чрезвычайно активно развивающейся областью исследования, прокладывающей путь современному машинному обучению. Эта книга предлагает примеры и толкования, которые помогут понять основные идеи в этой сложной отрасли знаний. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, обратили внимание на глубокое обучение и активно увеличивают штат своих подразделений, работающих в этой области. Для всех остальных оно остается все еще сложным, комплексным и трудноуловимым предметом. Исследования переполнены непонятным жаргоном, а разрозненные учебники, имеющиеся в сети, не дают должного представления о том, как решаются задачи в этой области. Цель этой книги - заполнить данный пробел. Для кого эта книга Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением. Об авторе Нихиль Будума исследует машинное обучение в MIT. Он золотой медалист нескольких международных олимпиад по биологии.
Печатное издание имеет сертификаты качества и безопасности и соответствует нормам санитарной гигиены. Гарантийное обязательство также прилагается. Имеется дисконтная накопительная система, а также корпоративная скидка 10% на заказ от 20 шт. На странице офомления заказа будет дана более исчерпывающая информация о стоимости доставки в ваш регион и о вашей личной скидке.
Позвольте Вам предложить
-
Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать…
-
Искусственный интеллект с примерами на Python. Создание приложений искусственного интеллекта
Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание…
-
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
Затронуты расширенные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки глубоких…
-
Программируем с PyTorch. Создание приложений глубокого обучения
PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей. Ян Пойнтер поможет…
-
Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта
В книге дается обзор современного состояния и перспектив развития исследований по машинному интеллекту. Предложен подход к созданию "сильного" искусственного интеллекта с…
-
Машинное обучение. Новый искусственный интеллект
Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное…
-
Основы искусственного интеллекта. Нетехническое введение
Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка,…
-
Искусственный интеллект. Этико-правовые основы. Монография
В настоящей монографии описаны основы современных технологий искусственного интеллекта, основные проблемы их использования с точки зрения социогуманитарных наук. Рассмотрены этические и…
-
Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы
Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас! Разработка и обучение собственных нейронных…