Pro Deep Learning with Tensorflow 2.0: Matematický prístup k pokročilej umelej inteligencii v jazyku Python

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 2 hlasoch.

Pôvodný názov:

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

Obsah knihy:

Táto kniha stavia na základoch vytvorených v jej prvom vydaní a obsahuje aktualizované kapitoly a najnovšie implementácie kódu, aby bola aktuálna s Tensorflow 2.0.

Pro Deep Learning with TensorFlow 2. 0 začína matematickými a hlavnými technickými základmi hlbokého učenia. Ďalej sa dozviete o konvolučných neurónových sieťach vrátane nových konvolučných metód, ako je dilatačná konvolúcia, hĺbkovo oddeliteľná konvolúcia, a ich implementácii. Potom získate prehľad o spracovaní prirodzeného jazyka v pokročilých sieťových architektúrach, ako sú transformátory a rôzne mechanizmy pozornosti dôležité pre spracovanie prirodzeného jazyka a neurónové siete vo všeobecnosti. Ako budete postupovať v knihe, preskúmate rámce nekontrolovaného učenia, ktoré odrážajú súčasný stav metód hlbokého učenia, ako sú autoenkodéry a variačné autoenkodéry. Záverečná kapitola sa zaoberá pokročilou témou generatívnych adverzných sietí a ich variantov, ako sú GAN s konzistenciou cyklu a techniky grafových neurónových sietí, napríklad grafové siete pozornosti a GraphSAGE.

Po dokončení tejto knihy budete rozumieť matematickým základom a konceptom hlbokého učenia a budete schopní používať predvedené prototypy na vytváranie nových aplikácií hlbokého učenia.

Čo sa naučíte

⬤ Pochopiť full-stack hlboké učenie pomocou TensorFlow 2. 0.

⬤ Získať prehľad o matematických základoch hlbokého učenia.

⬤ Vyvíjať komplexné riešenia hlbokého učenia v produkcii pomocou TensorFlow 2. 0.

⬤ Pochopiť generatívne adverzné siete, grafové siete pozornosti a GraphSAGE.

Pre koho je táto kniha určená:

Dátovým vedcom a profesionálom v oblasti strojového učenia, softvérovým vývojárom, absolventom vysokých škôl a nadšencom open source.