Введение в глубокое обучение (Черняк Евгений) ; Вильямс, 2020
Сравнить цены
Цена от 761 р. до 1249 р. в 8 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Лабиринт 5/5 | 1152 р. 1646 р. | |
Буквоед 5/5 | 1249 р. Минимальная сумма заказа 100 рублей | наличие уточняйте 07.05.2024 |
Book24 5/5 | 1249 р. | |
Мегамаркет 5/5 | 1025 р. 1567 р. | |
Яндекс.Маркет 5/5 | 761 р. | наличие уточняйте 06.05.2024 |
МАЙШОП 5/5 | 1030 р. 1537 р. | |
Читай-город 5/5 | 1199 р. | наличие уточняйте 02.12.2023 |
OZON | 1044 р. | наличие уточняйте 03.01.2024 |
AliExpress 5/5 | ||
Описание
Автор книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение.
К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать, что нейронные сети угрожают революцией уже третий раз, а отнюдь не первый. Тем не менее автор внезапно оказался далеко позади и изо всех сил пытался наверстать упущенное. Именно поэтому он сделал то, что сделал бы на его месте любой уважающий себя профессор: запланировал преподавание курса и начал ускоренно изучать материал, просматривая веб-страницы.
Этим объясняется несколько выдающихся особенностей этой книги. Во-первых, краткость. Во-вторых, она сильно зависит от проекта. Автор считает, что материал по информатике лучше изучать при написании программ, поэтому книга во многом отражает его привычки в преподавании.
Эта книга, в первую очередь, задумана как учебник для курса по глубокому обучению. Курс, который автор преподает в Брауне, предназначен как для выпускников, так и для остальных студентов, и охватывает весь материал. Хотя фактическое количество материала по линейной алгебре не так уж велико, студенты сказали, что без него им было бы довольно сложно разобраться в многослойных сетях и необходимых им тензорах. И наконец, есть предпосылка для вероятности и статистики. Автор также предполагает элементарные знания читателей в программировании на языке Python. Хотя этот материал не включен в книгу, но у автора есть дополнительная "лаборатория" по основам языка Python.
К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать, что нейронные сети угрожают революцией уже третий раз, а отнюдь не первый. Тем не менее автор внезапно оказался далеко позади и изо всех сил пытался наверстать упущенное. Именно поэтому он сделал то, что сделал бы на его месте любой уважающий себя профессор: запланировал преподавание курса и начал ускоренно изучать материал, просматривая веб-страницы.
Этим объясняется несколько выдающихся особенностей этой книги. Во-первых, краткость. Во-вторых, она сильно зависит от проекта. Автор считает, что материал по информатике лучше изучать при написании программ, поэтому книга во многом отражает его привычки в преподавании.
Эта книга, в первую очередь, задумана как учебник для курса по глубокому обучению. Курс, который автор преподает в Брауне, предназначен как для выпускников, так и для остальных студентов, и охватывает весь материал. Хотя фактическое количество материала по линейной алгебре не так уж велико, студенты сказали, что без него им было бы довольно сложно разобраться в многослойных сетях и необходимых им тензорах. И наконец, есть предпосылка для вероятности и статистики. Автор также предполагает элементарные знания читателей в программировании на языке Python. Хотя этот материал не включен в книгу, но у автора есть дополнительная "лаборатория" по основам языка Python.
Смотри также Характеристики.
Яндекс.Маркет
Содержание
Введение
Глава 1. Нейронные сети с прямой связью
Глава 2. Язык Tensorflow
Глава 3. Сверхточные нейронные сети
Глава 4. Векторное представление слов и
рекуррентные NN
Глава 5. Обучение от последовательности к
последовательности
Глава 6. Глубокое обучение с подкреплением
Глава 7. Модели нейронных сетей, обучаемых без
зрителя
Приложение. Выборочные ответы к упражнениям
Предметный указатель
Глава 1. Нейронные сети с прямой связью
Глава 2. Язык Tensorflow
Глава 3. Сверхточные нейронные сети
Глава 4. Векторное представление слов и
рекуррентные NN
Глава 5. Обучение от последовательности к
последовательности
Глава 6. Глубокое обучение с подкреплением
Глава 7. Модели нейронных сетей, обучаемых без
зрителя
Приложение. Выборочные ответы к упражнениям
Предметный указатель
О книге
Автор(ы) | Черняк Евгений |
Раздел | Пользование программами |
Издатель | Вильямс |
ISBN | 978-5-907203-10-5 |
Год издания | 2020 |
Количество страниц | 192 |
Формат | 164x235мм |
Вес | 0.26кг |
Переплет | Мягкий переплёт |
Возрастные ограничения | 12 |
Кол-во страниц | 192 |
Издательство | Диалектика |
Возрастное ограничение | 16+ |
Автор | Черняк Евгений Александрович |
Количество книг | 1 |
Тип обложки | мягкая |
Размеры | 70x100/16 |
Обложка | мягкая обложка |
Язык издания | rus |
Отзывы (1)
-
Тест Тест
- 11 ноября 20223/5
Очень плохой перевод на русский язык, хотя содержание книги достаточно хорошее
0 0
Добавить отзыв
1 ms.
Книги где автор: Черняк Евгений
Машинное обучение. Анализ данных - издательство "Вильямс"
Категория 608 р. - 913 р.
Программирование - издательство "Вильямс" »
0 ms.
Машинное обучение. Анализ данных
Категория 608 р. - 913 р.