Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Grokking Deep Learning de Andrew Trask

Grokking Deep Learning

Autor Andrew Trask
en Limba Engleză Paperback – 25 ian 2019

Actualizarea majoră pe care o aduce această lucrare în biblioteca de profil constă în demitizarea „cutiei negre” a inteligenței artificiale prin reconstrucția manuală a fiecărui algoritm fundamental. Putem afirma că abordarea lui Andrew Trask este una radicală: în loc să utilizeze librării pre-existente, acesta ghidează cititorul în scrierea propriului cod pentru rețele neuronale folosind doar Python și NumPy. Acest proces asigură o înțelegere profundă a ceea ce se întâmplă sub capotă înainte de a trece la framework-uri complexe.

Pe linia practică a volumului Make Your Own Neural Network, dar cu focus pe mecanismele interne de optimizare și arhitecturi variate, Grokking Deep Learning transformă teoria abstractă în execuție logică. Structura cărții urmărește o progresie tehnică riguroasă: de la simpla propagare înainte (forward propagation), la complexitatea gradient descent și, în final, la structuri avansate precum rețelele recurente (LSTM) sau cele convoluționale. Merită menționat că autorul nu se limitează la algoritmi clasici, ci introduce și concepte moderne de confidențialitate, cum este federated learning, esențial în contextul actual al securității datelor.

Stilul este unul tehnic, dar extrem de vizual, facilitând vizualizarea greutăților (weights) și a semnalelor în cadrul rețelei. Lectura nu necesită un doctorat în matematică, fiind calibrată pentru programatorii care stăpânesc algebra de bază. La finalul celor 336 de pagini, cititorul nu va fi doar un utilizator de instrumente AI, ci un arhitect capabil să înțeleagă și să depaneze logica din spatele traducerilor automate sau a recunoașterii de imagini.

Citește tot Restrânge

Preț: 26846 lei

Preț vechi: 33558 lei
-20%

Puncte Express: 403

Carte disponibilă

Livrare economică 04-18 mai
Livrare express 17-23 aprilie pentru 12175 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781617293702
ISBN-10: 1617293709
Pagini: 336
Dimensiuni: 184 x 233 x 25 mm
Greutate: 0.57 kg
Editura: Manning Publications

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte oricărui programator care dorește să stăpânească bazele rețelelor neuronale fără a depinde de framework-uri opace. Veți câștiga o înțelegere matematică și algoritmică solidă, construind singuri sisteme capabile să genereze text sau să identifice tipare complexe. Este punctul de plecare ideal pentru o carieră în inteligență artificială, oferind control total asupra codului sursă.

Descriere

Summary Grokking Deep Learning teaches you to build deep learning neural networks from scratch! In his engaging style, seasoned deep learning expert Andrew Trask shows you the science under the hood, so you grok for yourself every detail of training neural networks. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the Technology Deep learning, a branch of artificial intelligence, teaches computers to learn by using neural networks, technology inspired by the human brain. Online text translation, self-driving cars, personalized product recommendations, and virtual voice assistants are just a few of the exciting modern advancements possible thanks to deep learning. About the Book Grokking Deep Learning teaches you to build deep learning neural networks from scratch! In his engaging style, seasoned deep learning expert Andrew Trask shows you the science under the hood, so you grok for yourself every detail of training neural networks. Using only Python and its math-supporting library, NumPy, you'll train your own neural networks to see and understand images, translate text into different languages, and even write like Shakespeare! When you're done, you'll be fully prepared to move on to mastering deep learning frameworks. What's inside The science behind deep learningBuilding and training your own neural networksPrivacy concepts, including federated learningTips for continuing your pursuit of deep learning About the Reader For readers with high school-level math and intermediate programming skills. About the Author Andrew Trask is a PhD student at Oxford University and a research scientist at DeepMind. Previously, Andrew was a researcher and analytics product manager at Digital Reasoning, where he trained the world's largest artificial neural network and helped guide the analytics roadmap for the Synthesys cognitive computing platform. Table of Contents Introducing deep learning: why you should learn itFundamental concepts: how do machines learn?Introduction to neural prediction: forward propagationIntroduction to neural learning: gradient descentLearning multiple weights at a time: generalizing gradient descentBuilding your first deep neural network: introduction to backpropagationHow to picture neural networks: in your head and on paperLearning signal and ignoring noise:introduction to regularization and batchingModeling probabilities and nonlinearities: activation functionsNeural learning about edges and corners: intro to convolutional neural networksNeural networks that understand language: king - man + woman == ?Neural networks that write like Shakespeare: recurrent layers for variable-length dataIntroducing automatic optimization: let's build a deep learning frameworkLearning to write like Shakespeare: long short-term memoryDeep learning on unseen data: introducing federated learningWhere to go from here: a brief guide