Principii și laboratoare pentru învățarea profundă

Titlul original:

Principles and Labs for Deep Learning

Conținutul cărții:

Principles and Labs for Deep Learning oferă cunoștințele și tehnicile necesare pentru a ajuta cititorii să proiecteze și să dezvolte modele de învățare profundă. Tehnicile de învățare profundă sunt introduse prin teorie, ilustrate în mod cuprinzător, explicate prin exemple de cod sursă TensorFlow și analizate prin vizualizarea rezultatelor.

Metodele structurate și laboratoarele oferite de Dr. Huang și Dr. Le permit cititorilor să devină competenți în TensorFlow pentru a construi rețele neuronale convoluționale profunde (CNN) prin API-uri personalizate, API-uri Keras de nivel înalt, aplicații Keras și TensorFlow Hub.

Fiecare capitol are un laborator corespunzător cu instrucțiuni pas cu pas pentru a ajuta cititorul să exerseze și să realizeze un rezultat specific al învățării. Deep Learning a fost aplicată cu succes în domenii diverse, cum ar fi viziunea computerizată, procesarea audio, robotica, procesarea limbajului natural, bioinformatica și chimia.

Din cauza domeniului imens de cunoștințe în Deep Learning, este nevoie de mult timp pentru a înțelege și a implementa aplicații utile și funcționale, de unde și importanța acestei noi resurse. Atât lecțiile teoretice, cât și experimentele sunt incluse în fiecare capitol pentru a introduce tehnicile și a oferi exemple de cod sursă pentru a practica utilizarea acestora.

Toate Labs pentru această carte sunt plasate pe GitHub pentru a facilita descărcarea. Cartea este scrisă pe baza presupunerii că cititorul cunoaște Python de bază pentru programare și Machine Learning de bază.