Создаем нейронную сеть
Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero. Основные темы книги: - нейронные сети и системы искусственного интеллекта; - структура нейронных сетей; - сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации; - тренировка и тестирование нейронных сетей; - интерактивная среда программирования IPython; - использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов; - распознавание образов с помощью нейронных сетей. Об авторе Тарик Рашид - специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом. Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.
Печатное издание имеет сертификаты качества и безопасности и соответствует нормам санитарной гигиены. На товар распростаняется гарантийное обязательство. Действует дисконтная накопительная система, а также корпоративная скидка 10% на заказ от 20 шт. На странице офомления заказа будет отображена более детальная информация о стоимости доставки в ваш регион и о вашей личной скидке.
Позвольте Вам предложить
-
Нейронные сети. Краткий справочник
Эта книга является первой в полном курсе по нейронным сетям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных…
-
Нейронные сети. Полный курс
В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных…
-
Искусственные нейронные сети. Учебник
В учебнике приведены основные теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей с использованием среды MatLab. Учебник предназначен…
-
Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс
В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи…
-
Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам…
-
Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
Генеративное моделирование - одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы…
-
Надежность нейронных сетей. Укрепляем устойчивость ИИ к обману
Глубокие нейронные сети (DNN) становятся неотъемлемой частью IT-продуктов, провоцируя появление нового направления кибератак. Хакеры пытаются обмануть нейросети с помощью данных, которые…
-
Теория и проектирование быстрых перестраиваемых преобразований и слабосвязанных нейронных сетей
В монографии дается современное изложение теории проектирования алгоритмов быстрых преобразований и модульных нейронных сетей. С системных позиций рассматриваются быстрые преобразования и…
-
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…