Hluboké učení: Vizuální přístup

Recenze čtenářů

Tato kniha představuje poutavý a přístupný úvod do umělé inteligence, zejména se zaměřením na hluboké učení. Přestože klade důraz na konceptuální porozumění před matematickou přesností, je dobře strukturovaná, s jasnými vysvětleními, vizualizacemi a příklady. Někteří čtenáři ji však považovali za povrchní a měli pocit, že cena je vzhledem ke skutečně nabízenému obsahu přemrštěná.

Poutavé a jasné vysvětlení, vizuálně přitažlivé s intuitivními diagramy, dobře organizovaný obsah, vhodné pro začátečníky, vyhýbá se příliš složité matematice, dobré pro koncepční porozumění a obsahuje rozsáhlé citace pro další čtení.

Někteří považovali obsah za povrchní, nedostatečně hluboký, staré nebo nesprávné příklady kódu, vysokou cenu za brožované vydání a nedostatek matematických detailů, které by mohly vyžadovat doplňující texty pro odbornější pochopení.

(na základě 32 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Deep Learning: A Visual Approach

Obsah knihy:

Bohatě ilustrovaný, barevný úvod do hlubokého učení, který místo rovnic nabízí vizuální a koncepční vysvětlení. Naučíte se používat klíčové algoritmy hlubokého učení bez nutnosti složité matematiky.

Od doby, kdy nás počítače začaly porážet v šachu, se zlepšují v celé řadě lidských činností, od psaní písní a generování zpravodajských článků až po pomoc lékařům při poskytování zdravotní péče.

Hluboké učení je zdrojem mnoha těchto průlomových objevů a díky své pozoruhodné schopnosti nacházet vzory skryté v datech se stalo nejrychleji se rozvíjejícím oborem umělé inteligence (AI). Digitální asistenti v našich telefonech využívají hluboké učení k tomu, aby rozuměli hlasovým příkazům a inteligentně na ně reagovali; automobilové systémy jej využívají k bezpečné navigaci v nebezpečných situacích na silnicích; online platformy jej využívají k poskytování personalizovaných návrhů filmů a knih - možnosti jsou nekonečné.

Hluboké učení: Vizuální přístup je určen všem, kdo chtějí tomuto fascinujícímu oboru porozumět do hloubky, ale bez pokročilé matematiky a programování, které jsou obvykle nutné k pochopení jeho vnitřností. Pokud chcete vědět, jak tyto nástroje fungují, a sami je používat, odpovědi najdete na těchto stránkách. A pokud jste připraveni psát vlastní programy, v doprovodném repozitáři Github najdete také spoustu doplňujících sešitů v jazyce Python, které vám pomohou začít pracovat.

Konverzační styl knihy, rozsáhlé barevné ilustrace, názorné analogie a příklady z reálného světa odborně vysvětlují klíčové koncepty hlubokého učení, včetně:

- Jak generátory textu vytvářejí neotřelé příběhy a články.

- Jak se systémy hlubokého učení učí hrát a vítězit v lidských hrách.

- Jak systémy pro klasifikaci obrázků identifikují objekty nebo osoby na fotografii.

- Jak přemýšlet o pravděpodobnostech způsobem, který je užitečný pro každodenní život.

- Jak používat techniky strojového učení, které tvoří jádro moderní umělé inteligence.

Intelektuální dobrodruzi všeho druhu mohou využít mocné myšlenky obsažené v knize Deep Learning: Vizuální přístup k vytváření inteligentních systémů, které nám pomohou lépe porozumět světu a všem, kdo v něm žijí. Je to budoucnost umělé inteligence a tato kniha vám umožní si ji plně představit.

Barevné ilustrace