Isbn Grokking Deep Learning Buch Science-Fiction Englisch Taschenbuch 336 Seiten

Name: Isbn Grokking Deep Learning Buch Science-Fiction Englisch Taschenbuch 336 Seiten
Brand: ISBN
SKU: 9781617293702
Price: 61.7 EUR
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ISBN Grokking Deep Learning. Genre: Science-Fiction, Buchcovertyp: Taschenbuch, Sprachversion: Englisch

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Produktinformationen

ZusammenfassungGrokking Deep Learning lehrt Sie, tiefes Lernen neuronale Netzwerke von Grund auf zu erstellen! In seinem einnehmenden Stil zeigt der erfahrene Experte für tiefes Lernen Andrew Trask Ihnen die Wissenschaft dahinter, damit Sie selbst jedes Detail des Trainings neuronaler Netzwerke verstehen. Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.Über die TechnologieTiefes Lernen, ein Zweig der künstlichen Intelligenz, lehrt Computer, zu lernen, indem sie neuronale Netzwerke verwenden, eine Technologie, die vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Online-Textübersetzung, selbstfahrende Autos, personalisierte Produktempfehlungen und virtuelle Sprachassistenten sind nur einige der aufregenden modernen Fortschritte, die dank tiefem Lernen möglich sind.Über das BuchGrokking Deep Learning lehrt Sie, tiefes Lernen neuronale Netzwerke von Grund auf zu erstellen! In seinem einnehmenden Stil zeigt der erfahrene Experte für tiefes Lernen Andrew Trask Ihnen die Wissenschaft dahinter, damit Sie selbst jedes Detail des Trainings neuronaler Netzwerke verstehen. Mit nur Python und seiner mathematisch unterstützenden Bibliothek, NumPy, werden Sie Ihre eigenen neuronalen Netzwerke trainieren, um Bilder zu sehen und zu verstehen, Texte in verschiedene Sprachen zu übersetzen und sogar wie Shakespeare zu schreiben! Wenn Sie fertig sind, werden Sie vollständig vorbereitet sein, um tiefe Lernrahmen zu meistern.Was ist drin
Die Wissenschaft hinter dem tiefen Lernen
Aufbau und Training Ihrer eigenen neuronalen Netzwerke
Datenschutzkonzepte, einschließlich föderierten Lernens
Tipps zur Fortsetzung Ihrer Verfolgung des tiefen Lernens
Über den LeserFür Leser mit mathematischen Fähigkeiten auf Oberstufeniveau und fortgeschrittenen Programmierkenntnissen.Über den AutorAndrew Trask ist Doktorand an der Universität Oxford und Forschung Wissenschaftler bei DeepMind. Zuvor war Andrew Forscher und Analytics Produktmanager bei Digital Reasoning, wo er das größte künstliche neuronale Netzwerk der Welt trainierte und die Analytics-Roadmap für die Synthesys-Plattform für kognitive Computing leitete.Inhaltsverzeichnis
Einführung in das tiefe Lernen: Warum sollten Sie es lernen?
Grundlagen: Wie lernen Maschinen?
Einführung in die neuronale Vorhersage: Vorwärtspropagation
Einführung in das neuronale Lernen: Gradientenabstieg
Mehrere Gewichte gleichzeitig lernen: Verallgemeinerung des Gradientenabstiegs
Ihr erstes tiefes neuronales Netzwerk erstellen: Einführung in die Rückpropagation
Wie man neuronale Netzwerke visualisiert: in Ihrem Kopf und auf Papier
Lernsignale und Rauschen ignorieren: Einführung in Regularisierung und Batching
Wahrscheinlichkeiten und Nichtlinearitäten modellieren: Aktivierungsfunktionen
Neuronales Lernen über Kanten und Ecken: Einführung in konvolutionale neuronale Netzwerke
Neuronale Netzwerke, die Sprache verstehen: König - Mann + Frau == ?
Neuronale Netzwerke, die wie Shakespeare schreiben: rekurrente Schichten für Daten variabler Länge
Einführung in die automatische Optimierung: Lassen Sie uns einen tiefen Lernrahmen bauen
Lernen, wie Shakespeare zu schreiben: Langzeitkurtzzeitgedächtnis
Tiefes Lernen mit ungesehenen Daten: Einführung in das föderierte Lernen
Wie es von hier aus weitergeht: ein kurzer Leitfaden