Глубокое обучение. Легкая разработка проектов на Python: Сет Вейдман
Deep Learning from Scratch. Building with Python from First Principles
16+
Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач.
Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данн
Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данн
Полная аннотация
Автор
Издательство
Серия
Все характеристики
Аннотация
Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач.
Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными.
В этой книге:
- Четкие схемы, помогающие разобраться в нейросетях, и примеры рабочего кода.
- Методы реализации многослойных сетей с нуля на базе простой объектно-ориентированной структуры.
- Примеры и доступные объяснения сверточных и рекуррентных нейронных сетей.
- Реализация концепций нейросетей с помощью популярного фреймворка PyTorch.
Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными.
В этой книге:
- Четкие схемы, помогающие разобраться в нейросетях, и примеры рабочего кода.
- Методы реализации многослойных сетей с нуля на базе простой объектно-ориентированной структуры.
- Примеры и доступные объяснения сверточных и рекуррентных нейронных сетей.
- Реализация концепций нейросетей с помощью популярного фреймворка PyTorch.
Характеристики
Автор
Переводчик
Издательство
Серия
ID товара
788336
ISBN
978-5-4461-1675-1
Страниц
272 (Офсет)
Вес
365 г
Размеры
235x167x11 мм
Тип обложки
обл - мягкий переплет (крепление скрепкой или клеем)
Иллюстрации
Черно-белые
Все характеристики
Нет в продаже
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра

1 1892 378 -50% Еще 10 дней
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс
8351 670 -50% Еще 10 дней
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Сейновски Терренс Джей