Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сферах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного интеллекта, о которых вы знаете из новостей, основаны на глубоком обучении.Понимание этого предмета полезно как предпринимателям, внедряющим данную технологию в своем бизнесе, так и студентам, исследователям и просто всем, кто проявляет любопытство и хочет больше узнать о потенциале искусственного интеллекта, нейросетях, машинном обучении.Джон Д. Келлехер — профессор компьютерных наук в Технологическом университете Дублина с более чем двадцатилетним опытом исследований и преподавания в области искусственного интеллекта, обработки естественных языков и машинного обучения. Он — автор сотен научных статей и точно знает, как простым языком преподнести сложные темы, чтобы они стали понятны неспециалистам.

Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сферах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного интеллекта, о которых вы знаете из новостей, основаны на глубоком обучении. Понимание этого предмета полезно как предпринимателям, внедряющим данную технологию в своем бизнесе, так и студентам, исследователям и просто всем, кто проявляет любопытство и хочет больше узнать о потенциале искусственного интеллекта, нейросетях, машинном обучении. Джон Д. Келлехер — профессор компьютерных наук в Технологическом университете Дублина с более чем двадцатилетним опытом исследований и преподавания в области искусственного интеллекта, обработки естественных языков и машинного обучения. Он — автор сотен научных статей и точно знает, как простым языком преподнести сложные темы, чтобы они стали понятны неспециалистам.

Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сферах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного интеллекта, о которых вы знаете из новостей, основаны на глубоком обучении. Понимание этого предмета полезно как предпринимателям, внедряющим данную технологию в своем бизнесе, так и студентам, исследователям и просто всем, кто проявляет любопытство и хочет больше узнать о потенциале искусственного интеллекта, нейросетях, машинном обучении. Джон Д. Келлехер — профессор компьютерных наук в Технологическом университете Дублина с более чем двадцатилетним опытом исследований и преподавания в области искусственного интеллекта, обработки естественных языков и машинного обучения. Он — автор сотен научных статей и точно знает, как простым языком преподнести сложные темы, чтобы они стали понятны неспециалистам.

Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сферах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного интеллекта, о которых вы знаете из новостей, основаны на глубоком обучении. Понимание этого предмета полезно как предпринимателям, внедряющим данную технологию в своем бизнесе, так и студентам, исследователям и просто всем, кто проявляет любопытство и хочет больше узнать о потенциале искусственного интеллекта, нейросетях, машинном обучении. Джон Д. Келлехер — профессор компьютерных наук в Технологическом университете Дублина с более чем двадцатилетним опытом исследований и преподавания в области искусственного интеллекта, обработки естественных языков и машинного обучения. Он — автор сотен научных статей и точно знает, как простым языком преподнести сложные темы, чтобы они стали понятны неспециалистам.

В настоящее время глубокое обучение (Deep Learning) предоставляет средства для распознавания шаблонов в данных, которые являются движущей силой онлайнового бизнеса и общественных медиаплощадок. Книга «Глубокое обучение для чайников» предлагает вам сведения, помогающие снять покров тайны с этой темы, равно как и со всех связанных с ней внутренних технологий. В мгновение ока вам станут понятными все более и более запутанные алгоритмы, а вдобавок вы найдете простую и безопасную среду для экспериментирования с глубоким обучением. Книга «Глубокое обучение для чайников» даст высокоуровневое представление о том, что в точности способно делать глубокое обучение, и предложит примеры основных видов приложений глубокого обучения. Книга «Глубокое обучение для чайников»: включает примеры кода; предоставляет реальные примеры в рамках доступного повествования; предпринимает практические действия для облегчения усвоения материала; показывает, как более эффективно использовать глубокое обучение с помощью правильно выбранных инструментов. Книга «Глубокое обучение для чайников» великолепно подойдет тем, кто хочет лучше понять основы внутренних технологий, которыми мы пользуемся каждый день.

Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.

Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.

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! Что вы найдете внутри книги- Теоретические основы глубокого обучения- Приемы создания и обучения нейронных сетей - Работа с естественным языком- Федеративное обучение и работа с конфиденциальными даннымиВам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике."Обучение — это путешествие длинной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности."Франсуа Шолле

Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Эта книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python", но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.

Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании как Apple и JPMorgan Chase.Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.