Învățarea profundă cu Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată ca fiind o introducere excelentă în învățarea profundă, potrivită în special pentru cititorii cu abilități de programare de bază. Este lăudată pentru explicațiile sale clare, accentul practic și utilizarea eficientă a bibliotecii Keras. Cu toate acestea, unii cititori au remarcat probleme legate de calitatea fizică a cărții și o lipsă de profunzime în anumite domenii, în special pentru cei care caută detalii matematice mai riguroase.

⬤ Explicații clare și concise ale conceptelor de învățare profundă.
⬤ Abordare practică cu exemple de cod folosind Keras.
⬤ Potrivit pentru începători cu abilități de programare.
⬤ O bună acoperire a peisajului învățării profunde.
⬤ Perspective ale autorului din experiența sa în AI.
⬤ Stil de scriere captivant care face accesibile subiectele complexe.

⬤ Probleme legate de calitatea fizică, inclusiv erori de tipărire și probleme de legare.
⬤ Unii cititori consideră că explicațiile matematice sunt lipsite de profunzime.
⬤ Un accent practic care ar putea să nu îi satisfacă pe cei care caută un text teoretic de nivel universitar.
⬤ Unele configurații tehnice (de exemplu, configurații GPU) pot fi depășite sau dificile.
⬤ Confuzie ocazională în explicații, care duce la dificultăți de înțelegere.

(pe baza a 374 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Deep Learning with Python

Conținutul cărții:

Rezumat

Deep Learning with Python introduce domeniul deep learning folosind limbajul Python și puternica bibliotecă Keras. Scrisă de creatorul Keras și cercetătorul Google AI Fran ois Chollet, această carte vă dezvoltă înțelegerea prin explicații intuitive și exemple practice.

Cumpărarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Învățarea automată a făcut progrese remarcabile în ultimii ani. Am trecut de la recunoașterea vorbirii și a imaginilor aproape inutilizabilă, la o precizie aproape umană. Am trecut de la mașini care nu puteau învinge un jucător serios de Go, la înfrângerea unui campion mondial. În spatele acestor progrese se află învățarea profundă - o combinație de progrese inginerești, bune practici și teorie care permite o multitudine de aplicații inteligente imposibile anterior.

Despre carte

Deep Learning with Python prezintă domeniul deep learning folosind limbajul Python și puternica bibliotecă Keras. Scrisă de creatorul Keras și cercetătorul Google AI Fran ois Chollet, această carte vă dezvoltă înțelegerea prin explicații intuitive și exemple practice. Veți explora concepte provocatoare și veți exersa cu aplicații în viziunea pe calculator, procesarea limbajului natural și modele generative. Când veți termina, veți avea cunoștințele și abilitățile practice pentru a aplica învățarea profundă în propriile proiecte.

Ce este în interior

⬤ Învățarea profundă din primele principii.

⬤ Configurarea propriului mediu de învățare profundă.

⬤ Modele de clasificare a imaginilor.

⬤ Învățarea profundă pentru text și secvențe.

⬤ Transfer de stiluri neuronale, generare de text și generare de imagini.

Despre cititor

Cititorii au nevoie de abilități Python intermediare. Nu este necesară o experiență anterioară cu Keras, TensorFlow sau machine learning.

Despre autor

Fran ois Chollet lucrează în domeniul învățării profunde la Google în Mountain View, California. Este creatorul bibliotecii de învățare aprofundată Keras, precum și un contribuitor la cadrul de învățare automată TensorFlow. De asemenea, face cercetare în domeniul învățării profunde, cu accent pe viziunea computerizată și pe aplicarea învățării automate la raționamentul formal. Lucrările sale au fost publicate la conferințe importante din domeniu, inclusiv la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS), International Conference on Learning Representations (ICLR) și altele.

Table of Contents

PARTEA 1 - ELEMENTELE FUNDAMENTALE ALE ÎNVĂȚĂRII PROFUNDE.

⬤ Ce este învățarea profundă?

⬤ Înainte de a începe: componentele matematice ale rețelelor neuronale.

⬤ Începerea cu rețelele neuronale.

⬤ Fundamentele învățării automate.

PARTEA 2 - ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ ÎN PRACTICĂ.

⬤ Învățarea profundă pentru viziunea computerizată.

⬤ Învățarea profundă pentru text și secvențe.

⬤ Cele mai bune practici avansate de învățare profundă.

⬤ Învățarea profundă generativă.

⬤ Concluzii.

Anexa A - Instalarea Keras și a dependențelor sale pe Ubuntu.

Apendicele B - Rularea caietelor Jupyter pe o instanță GPU EC2.