Învățarea profundă avansată cu TensorFlow 2 și Keras - Ediția a doua

Recenzii ale cititorilor

Cartea se adresează practicienilor avansați de inteligență artificială și învățare profundă, oferind o introducere completă în arhitecturile rețelelor neuronale, cum ar fi MLP, CNN și RNN. Oferă exemple practice și cod concis, dar presupune cunoștințe fundamentale solide de AI.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a principalelor tipuri de rețele neuronale (MLP, CNN, RNN) cu aplicații practice.
⬤ Introducere clară la Keras prin TensorFlow pentru construirea de modele.
⬤ Actualizări semnificative în noua ediție, adăugând peste 40% conținut nou.
⬤ Bună atât pentru practicienii avansați, cât și pentru cei aflați între nivelurile de începător și expert.
⬤ Explicații simplificate ale conceptelor avansate, cum ar fi GAN-urile, autoencoderii și învățarea prin consolidare.
⬤ Material autoritar și bine structurat.

⬤ Presupune că cititorul are cunoștințe de bază solide despre inteligența artificială și învățarea profundă, ceea ce poate fi o barieră pentru începători.
⬤ Dependență mare de utilizarea GPU, care nu este menționată în descrierea cărții.
⬤ Acoperire limitată în afara viziunii computerizate, lipsind în special subiectele NLP.
⬤ Unii utilizatori au raportat probleme tehnice cu executarea codului (de exemplu, probleme cu certificatul SSL) care au împiedicat învățarea.
⬤ Unele explicații nu au profunzime și coerență, necesitând resurse suplimentare.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras - Second Edition

Conținutul cărții:

A doua ediție actualizată și revizuită a celui mai bine vândut ghid pentru învățarea profundă avansată cu TensorFlow 2 și Keras Caracteristici cheie Explorați cele mai avansate tehnici de învățare profundă care conduc la rezultatele AI moderne Acoperire nouă a învățării profunde nesupravegheate utilizând informații reciproce, detectarea obiectelor și segmentarea semantică Complet actualizată pentru TensorFlow 2. x Descrierea cărții

Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, Second Edition este o ediție complet actualizată a celui mai bine vândut ghid pentru tehnicile avansate de învățare profundă disponibile în prezent. Revizuită pentru TensorFlow 2. x, această ediție vă introduce în partea practică a învățării profunde cu noi capitole despre învățarea nesupravegheată folosind informații reciproce, detectarea obiectelor (SSD) și segmentarea semantică (FCN și PSPNet), permițându-vă în continuare să vă creați propriile proiecte de AI de ultimă oră.

Folosind Keras ca bibliotecă open-source de învățare profundă, cartea prezintă proiecte practice care vă arată cum să creați o IA mai eficientă cu cele mai actuale tehnici.

Începând cu o prezentare generală a perceptronilor multistrat (MLP), a rețelelor neuronale convoluționale (CNN) și a rețelelor neuronale recurente (RNN), cartea introduce apoi tehnici de ultimă generație, pe măsură ce explorați arhitecturi de rețele neuronale profunde, inclusiv ResNet și DenseNet, și modul de creare a autocoderilor. Veți afla apoi despre GAN-uri și despre modul în care acestea pot debloca noi niveluri de performanță ale IA.

În continuare, veți descoperi cum este implementat un autoencoder variațional (VAE) și cum GAN-urile și VAE-urile au puterea generativă de a sintetiza date care pot fi extrem de convingătoare pentru oameni. Veți învăța, de asemenea, să implementați DRL, cum ar fi Deep Q-Learning și Policy Gradient Methods, care sunt esențiale pentru multe rezultate moderne în IA. Ce veți învăța Utilizați tehnici de maximizare a informației reciproce pentru a efectua învățarea nesupravegheată Utilizați segmentarea pentru a identifica clasa pixelizată a fiecărui obiect dintr-o imagine Identificați atât caseta de delimitare, cât și clasa obiectelor dintr-o imagine utilizând detectarea obiectelor Învățați elementele de bază pentru tehnici avansate - MLPss, CNN și RNNs Înțelegeți rețelele neuronale profunde - inclusiv ResNet și DenseNet Înțelegeți și construiți modele autoregresive - autoencodere, VAEs și GAN Descoperiți și implementați metode profunde de învățare prin consolidare Pentru cine este această carte

Aceasta nu este o carte introductivă, astfel încât este necesară o bună cunoaștere a limbajului Python. De asemenea, cititorul trebuie să fie familiarizat cu unele abordări de învățare automată, iar experiența practică cu DL va fi, de asemenea, utilă. Cunoașterea Keras sau TensorFlow 2. 0 nu este obligatorie, dar este recomandată. Table of Contents Introducere în învățarea profundă avansată cu Keras Rețele neuronale profunde Autoencodere Rețele generatoare adversariale (GAN) GAN îmbunătățite GAN cu reprezentare separată GAN cu domenii încrucișate Autoencodere variaționale (VAE) Învățarea profundă prin consolidare Metode de gradient de politică Detectarea obiectelor Segmentarea semantică Învățarea nesupravegheată cu ajutorul informațiilor reciproce