Profesionální hluboké učení s Tensorflow 2.0: Matematický přístup k pokročilé umělé inteligenci v jazyce Python

Recenze čtenářů

Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 2 hlasů.

Původní název:

Pro Deep Learning with Tensorflow 2.0: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python

Obsah knihy:

Tato kniha staví na základech vytvořených v prvním vydání a obsahuje aktualizované kapitoly a nejnovější implementace kódu, které ji aktualizují s Tensorflow 2. 0.

Kniha Pro Deep Learning with TensorFlow 2. 0 začíná matematickými a hlavními technickými základy hlubokého učení. Dále se seznámíte s konvolučními neuronovými sítěmi, včetně nových konvolučních metod, jako je dilatační konvoluce, hloubkově oddělitelná konvoluce, a jejich implementací. Poté získáte znalosti o zpracování přirozeného jazyka v pokročilých síťových architekturách, jako jsou transformátory a různé mechanismy pozornosti důležité pro zpracování přirozeného jazyka a neuronové sítě obecně. Postupně v knize prozkoumáte rámce pro učení bez dohledu, které odrážejí současný stav metod hlubokého učení, jako jsou autoenkodéry a variační autoenkodéry. Závěrečná kapitola se zabývá pokročilým tématem generativních adverzních sítí a jejich variant, jako jsou GAN s konzistencí cyklů a techniky grafových neuronových sítí, například sítě s pozorností grafů a GraphSAGE.

Po dokončení této knihy budete rozumět matematickým základům a konceptům hlubokého učení a budete schopni používat předvedené prototypy k vytváření nových aplikací hlubokého učení.

Co se naučíte

⬤ Pochopit full-stack hluboké učení pomocí TensorFlow 2. 0.

⬤ Získat znalosti matematických základů hlubokého učení.

⬤ Využívat komplexní řešení hlubokého učení v produkci pomocí TensorFlow 2. 0.

⬤ Porozumět generativním adverzním sítím, grafovým sítím pozornosti a GraphSAGE.

Pro koho je tato kniha určena:

Datovým vědcům a profesionálům v oblasti strojového učení, vývojářům softwaru, postgraduálním studentům a nadšencům do open source.