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/766
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/766

View MORE
Open in Telegram


Golang Books Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement

The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.

Golang Books from it


Telegram Golang Books
FROM USA