Principy a laboratoře pro hluboké učení

Původní název:

Principles and Labs for Deep Learning

Obsah knihy:

Principy a laboratoře pro hluboké učení poskytují znalosti a techniky potřebné k tomu, aby čtenáři mohli navrhovat a vyvíjet modely hlubokého učení. Techniky hlubokého učení jsou představeny prostřednictvím teorie, komplexně ilustrovány, vysvětleny na příkladech zdrojového kódu TensorFlow a analyzovány prostřednictvím vizualizace výsledků.

Strukturované metody a laboratoře, které poskytují Dr. Huang a Dr. Le, umožňují čtenářům, aby se zdokonalili v TensorFlow a vytvářeli hluboké konvoluční neuronové sítě (CNN) prostřednictvím vlastních API, vysokoúrovňových Keras API, Keras aplikací a TensorFlow Hub.

Každá kapitola má jednu odpovídající laboratoř s návodem krok za krokem, která čtenáři pomůže procvičit si a dosáhnout konkrétního výsledku učení. Hluboké učení bylo úspěšně použito v různých oblastech, jako je počítačové vidění, zpracování zvuku, robotika, zpracování přirozeného jazyka, bioinformatika a chemie.

Vzhledem k obrovskému rozsahu poznatků v oblasti Deep Learning je k pochopení a nasazení užitečných, fungujících aplikací zapotřebí mnoho času, proto je tento nový zdroj důležitý. V každé kapitole jsou zahrnuty jak teoretické lekce, tak experimenty, které seznamují s technikami a poskytují příklady zdrojových kódů pro jejich praktické využití.

Všechny laboratoře této knihy jsou umístěny na GitHubu, což usnadňuje jejich stahování. Kniha je napsána na základě předpokladu, že čtenář zná základy jazyka Python pro programování a základy strojového učení.