Грокаем глубокое обучение (pdf+epub)

PDF
Oznacz jako przeczytane
Jak czytać książkę po zakupie
Opis książki

Глубокое обучение – это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей – технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники – вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!

Szczegółowe informacje
Ograniczenie wiekowe:
16+
Data dodania do LitRes:
27 listopada 2019
Data przekładu:
2019
Data powstania:
2019
Rozmiar:
353 str.
ISBN:
978-5-4461-1334-7
Całkowity rozmiar:
9 MB
Całkowity liczba stron:
353
Rozmiar stron:
165 x 233 мм
Tłumacz:
Александр Киселев
Prawa autorskie:
Питер
Czy książka narusza prawo?
Złóż skargę dotyczącą książki
Эндрю Траск "Грокаем глубокое обучение (pdf+epub)" – pobierz w formacie pdf lub czytaj online. Zamieszczaj komentarze, recenzje i głosuj na swoje ulubione.
Książka należy do serii
«Библиотека программиста (Питер)»
Дизайн для разработчиков (+ epub)
Тестирование веб-API (+ epub)
Объектно-ориентированный Python (+ epub)
-5%

Osoby, które czytają tę książkę, przeczytały również

Отзывы 7

Сначала популярные
Андрей Богданов

Очень доступная (для понимания) книга. Когда читаешь, прямо чувствуется, что автор любит людей! Старается разжевать всё максимально понятно!

Ещё особенность: многие книги по программированию мне лично приходится перечитывать по несколько раз – бывает что абзац или главу читаешь, думаешь, потом перечитываешь опять (потому, что не всё понятно сразу). То вот именно в этой книге не то, что с первого раза понятно, а бывает что наоборот? ты уже понял, а автор сам намеренно повторяет рисунки, примеры кода и определения. Чтобы не приходилось листать назад чтобы посмотреть начало главы.

Смирнова Смирнова

Потрясающим образом, ни один пример кода из этой книги "так как есть" не работает из-за ошибок...

Впечатляет. 100%


Абсолютная неспособность автора/ переводчика давать переменным и функциям адекватные имена - тоже очень мешает пониманию.

serduk_artem_99

Ellisabett в книге дан код для Python 2.7

nik.ilushin

Как студенту только что поступившему было полезно. Не все понятно еще, но максимально доступно. Для старта подходит, не исчерпывающее руководство, но захотелось изучать еще.

Однозначно рекомендую.

naattaallys

Честное слово, если бы не университет, ничто не заставило бы меня читать это. 

Книгу можно рассматривать только как первую ступень к нейронкам. Если у вас даже представления нет, что они собой представляют и как работают, тогда она для вас. Все максимально просто разжёвывается (по крайней мере, в первой половине книги, дальше автору, похоже, наскучило, ну или он знания читателей переоценил). Но если знания по теме ИИ присутствуют, то вряд ли эту книгу можно считать достойным закреплением материала.

Стоит упомянуть, что все примеры на python, использование фреймворков не оговаривается, тема распознавания образов задета вскользь, есть примеры обработки естественного языка.

Но по факту, подкованной я себя не чувствую после ее проработки - проклятье какое-то)

shelt

Вторая книга из серии "Грокаем", до которой дошли руки. Ранее читала "Алгоритмы" - и была просто в восторге от стиля изложения и примеров. От "глубокого обучения" ждала чего-то похожего. Не скажу, что мои ожидания оправдались полностью - местами более сухо, местами более заумно, а некоторые разделы напоминают изобретение велосипеда. В целом, книга неплохо излагает основы. Подойдет для введения в тему искусственного интеллекта, если не получилось осилить более "научные" источники. Однако, чтобы понять содержание, все еще необходимо хоть немного понимать код на Python и не бояться математики. Если же хочется в теме разобраться глубоко - не стоит брать эту книгу как единственный источник.

#Нон-фикшн 2020

Оставьте отзыв