- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
-
зарубежная литература
- зарубежная деловая литература
- зарубежная драматургия
- зарубежная классика
- зарубежная компьютерная литература
- зарубежная литература о культуре и искусстве
- зарубежная образовательная литература
- зарубежная поэзия
- зарубежная прикладная литература
- зарубежная психология
- зарубежная публицистика
- зарубежная религиозная и эзотерическая литература
- зарубежная религиозная литература
- зарубежная справочная литература
- зарубежная старинная литература
- зарубежная фантастика
- зарубежная эзотерическая литература
- зарубежное фэнтези
- зарубежные боевики
- зарубежные детективы
- зарубежные детские книги
- зарубежные любовные романы
- зарубежные приключения
- зарубежный юмор
- современная зарубежная литература
- знания и навыки
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
Бассенс Аглаэ — Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: Бассенс Аглаэ
Издатель: Питер
Год: 2020
Возрастные ограничения: 16+
ISBN: 978-5-4461-1574-7
Описание: Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения – от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.