Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
✔️ Книга+практика : Understanding Deep Learning

Книга “Understanding Deep Learning” посвящена идеям и принципам, лежащим в основе глубокого обучения. Подача материала построена таким образом, чтобы читатель мог понять материал настолько эффективно, насколько это возможно. Для читателей, желающих углубиться в изучение, в каждой главе приведены соответствующие задачи, записные книжки по Python и подробные справочные материалы.

В первой части книги представлены модели глубокого обучения и обсуждается, как их обучать, измерять их производительность и улучшать эту производительность.

В следующей части рассматриваются архитектуры, которые специализируются на изображениях, тексте и графических данных. Для свободного понимания этих двух глав требуется понимать принципы линейной алгебры, матанализа и теории вероятностей.

Последующие части книги посвящены генеративным моделям и методике обучения с подкреплением. Эти главы требуют больших знаний в области теории вероятностей и математического анализа.

В последней главе обсуждается этика искусственного интеллекта и призыв к практикующим инженерам задуматься о моральных последствиях своей работы.

Автор книги: Simon J. D. Prince - почетный профессор информатики в Университете Bath (Великобритания) , со-автор более 80 опубликованных исследований в области ML.
Научный сотрудник, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, он руководил группами ресерча в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и других компаниях.

Дополнительно, на отдельном сайте книги, читателям доступны:

🟢ответы на наиболее частые вопросы студентов;
🟢ipynb - ноутбуки для практических занятий по материалам книги;
🟢интерактивные иллюстрации по темам;
🟢презентации по каждой главе для преподавателей, которые захотят построить свое обучение на содержимом книги;
🟢большой список статей по 12 направлениям для продолжения обучения после прочтения книги: AI Theory, Transformers & LLMs, Unsupervised learning, Natural language processing, Computer vision и др.

▶️Дата последней актуализации книги : 28 августа 2024 года.


📌Стоимость: бесплатно


🟡Сайт книги
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Book
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/golang_books/768
Create:
Last Update:

✔️ Книга+практика : Understanding Deep Learning

Книга “Understanding Deep Learning” посвящена идеям и принципам, лежащим в основе глубокого обучения. Подача материала построена таким образом, чтобы читатель мог понять материал настолько эффективно, насколько это возможно. Для читателей, желающих углубиться в изучение, в каждой главе приведены соответствующие задачи, записные книжки по Python и подробные справочные материалы.

В первой части книги представлены модели глубокого обучения и обсуждается, как их обучать, измерять их производительность и улучшать эту производительность.

В следующей части рассматриваются архитектуры, которые специализируются на изображениях, тексте и графических данных. Для свободного понимания этих двух глав требуется понимать принципы линейной алгебры, матанализа и теории вероятностей.

Последующие части книги посвящены генеративным моделям и методике обучения с подкреплением. Эти главы требуют больших знаний в области теории вероятностей и математического анализа.

В последней главе обсуждается этика искусственного интеллекта и призыв к практикующим инженерам задуматься о моральных последствиях своей работы.

Автор книги: Simon J. D. Prince - почетный профессор информатики в Университете Bath (Великобритания) , со-автор более 80 опубликованных исследований в области ML.
Научный сотрудник, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, он руководил группами ресерча в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и других компаниях.

Дополнительно, на отдельном сайте книги, читателям доступны:

🟢ответы на наиболее частые вопросы студентов;
🟢ipynb - ноутбуки для практических занятий по материалам книги;
🟢интерактивные иллюстрации по темам;
🟢презентации по каждой главе для преподавателей, которые захотят построить свое обучение на содержимом книги;
🟢большой список статей по 12 направлениям для продолжения обучения после прочтения книги: AI Theory, Transformers & LLMs, Unsupervised learning, Natural language processing, Computer vision и др.

▶️Дата последней актуализации книги : 28 августа 2024 года.


📌Стоимость: бесплатно


🟡Сайт книги
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Book

BY Golang Books






Share with your friend now:
tg-me.com/golang_books/768

View MORE
Open in Telegram


Golang Books Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.

The Singapore stock market has alternated between positive and negative finishes through the last five trading days since the end of the two-day winning streak in which it had added more than a dozen points or 0.4 percent. The Straits Times Index now sits just above the 3,060-point plateau and it's likely to see a narrow trading range on Monday.

Golang Books from hk


Telegram Golang Books
FROM USA