Deep Learning for Engineers
Deep Learning for Engineers predstavuje základné princípy hlbokého učenia spolu s vysvetlením základných prvkov potrebných na pochopenie a aplikáciu modelov hlbokého učenia.
Ako komplexný návod na aplikáciu modelov hlbokého učenia v praktických podmienkach obsahuje táto kniha zrozumiteľnú štruktúru kódovania pomocou programov Python a PyTorch s podrobným vysvetlením štyroch typických prípadových štúdií hlbokého učenia o klasifikácii obrázkov, detekcii objektov, sémantickej segmentácii a tvorbe titulkov k obrázkom. Rozoberajú sa aj základy architektúr konvolučných neurónových sietí (CNN) a rekurentných neurónových sietí (RNN) a ich praktické implementácie vo vede a technike.
Táto kniha obsahuje cvičné úlohy pre všetky prípadové štúdie zamerané na rôzne prístupy jemného ladenia v hlbokom učení. Obsah publikácie bude užitočný pre študentov prírodných a technických vied na bakalárskej aj magisterskej úrovni, akademických výskumníkov a odborníkov z priemyslu.
