Прекратите тратить свое время в борьбе с неполными и запутанными учебниками. Библиотеки глубокого обучения обширны. Словарь, синтаксис, алгоритмы, все невероятно сложные и широкие. Каков правильный пакет для использования, правильная библиотека для импорта? Готовы добавить глубокое обучение к вашему инструментарию?
Что, если бы вы точно знали, как все части системы глубокого обучения работают вместе и имеют четкое представление о математике, где она работает, - за меньшее время, не ударяя головой о стену. Представьте, как быстро вы могли бы работать, если бы знали лучшие практики и правильные инструменты?
Прекратите тратить свое время на поиск и получите все, что вам нужно, чтобы быть продуктивным в одном, хорошо организованном месте, с полными примерами, чтобы ваш проект работал разумно, не прибегая к бесконечным часам исследований.
Вы узнаете, как правильно интегрировать глубокое обучение с помощью новейших инструментов с вашими текущими приложениями и даже создавать некоторые новые на этом пути.
Каждая глава книги поставляется с полным интерактивным Jupyter notebook, который использует концепции в этой главе.
Прохождение данных
От Zero to Deep Learning начинается глубокое знакомство с манипуляциями данными. Мы стремимся поддерживать как профессионалов, так и самого начинающего.
Мы изучаем статистику наборов данных, работаем с сводными таблицами и визуализируем шаблоны данных.
Нежное введение
Zero to Deep Learning специально разработан, чтобы сделать глубокое обучение доступным для веб-разработчиков на всех уровнях опыта.
Широкие темы
Zero to Deep Learning охватывает широкий круг тем, от распознавания образов посредством обнаружения текста. Он охватывает модель уровня производства, позволяющую упростить глубокое обучение веб-приложениям сегодня.
Градиентный спуск
Zero to Deep Learning мягко вводит глубокие учебные темы с вводными темами, такими как Gradient Descent, перед погружением слишком глубоко.
Сверточные нейронные сети
Курс по глубокому обучению был бы неполным без курса по сверточным нейронным сетям, бесспорным примером силы глубокого обучения.
Мы работаем с мощными системами распознавания изображений, использующими сверточные нейронные сети, от основ до сквозной системы.
Содержание книги
Zero to Deep Learning кропотливо разработан, чтобы научить вас шаг за шагом, как создавать серьезные, полномасштабные глубокие алгоритмы обучения: от пустых до развертывания. Каждая глава посвящена теме, и мы предоставляем полный код для каждого проекта в книге.
- Среда разработки
- Обработка данных
- Machine Learning
- Глубокое обучение
- Сверточные нейронные сети
- Рекуррентные нейронные сети
- Обработка естественного языка и текста
- Масштабирование
- Обучение с использованием графических процессоров
- Улучшение производительности
- Предварительно обученные модели
- Выполнение прогнозов
- Создание собственного приложения
Быстрое начало работы
В течение первых нескольких минут мы узнаем достаточно о глубоком обучении, чтобы узнать о преимуществах использования его в наших приложениях.
Интерактивный
Каждая отдельная глава и строка кода включают интерактивный ноутбук Jupyter. Вы получите доступ к ноутбуку Jupyter для всех образцов кода.
Лучшие практики
Изучите лучшие практики, такие как: обработка переобучения, организация кода и способы обслуживания нашей модели для наших приложений. Мы рассмотрим практические, общие примеры того, как внедрять полные приложения, основанные на глубоком обучении.
Всесторонние темы
Вы узнаете основные концепции глубокого обучения - от multiperceptron через глубокие нейронные сети, включая сверточные и повторяющиеся нейронные сети.
Что вы будете строить
Когда вы получаете Zero to Deep Learning, вы покупаете не только книгу, а интерактивный курс с сотнями примеров кода.
Интеллектуальное мобильное приложение
От начала и до конца мы создаем приложение React Native.
Мы создаем приложение React Native, которое может распознавать реальные объекты прямо на нашем телефоне.
API глубокого обучения
- Специально разработанная сеть глубокого обучения
- Базовый сервер RESTful API готов добавить интеллект
- Мощная среда разработки
Интерактивный код
- Интерактивные ноутбуки Jupyter
- Визуальный код, объясненный шаг за шагом
- Много упражнений с каждой главой
200+ страниц (и растут)
Сюда входит тонна контента, охватывающая самые основы с помощью последних технических решений глубоких нейронных сетей.
Более 500 строк кода (и растут)
Используя примеры из реального мира, у вас будет тонна кода для использования.
Интерактивные ноутбуки Jupyter
Книга включает в себя примеры исполняемых кодов для создания всего кода в книге.
Tensorflow и Keras
Изучите практические приложения Tensorflow с Keras - не теряясь в уравнениях.
В Zero to Deep Learning вы будете вооружены знаниями о качестве производства, чтобы использовать свои новые навыки глубокого обучения для профессиональных продуктов.
Tensorflow - библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для Machine Intelligence, созданная и поддерживаемая блестящими инженерами в Google.
Сверточные нейронные сети
Keras - это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano.
В этом пакете:
- Контент книги
- DRM-free PDF, mobi, и epub
- Изучите глубокие нейронные сети с точки зрения исполнителя
- Узнайте правильный способ добавления интеллекта в свои приложения
- Создавайте дополнительные приложения за считанные минуты
- У вас есть полная библиотека на кончиках ваших пальцев
- Код для каждого примера в книге
- Полный код для примера приложения (В разработке)
- Скринкаст, детализирующий построение полной системы глубокого обучения с нуля (В разработке)
![[Книга] Глубокое обучение с нуля (Zero to Deep Learning) logo](https://cdn.coursehunter.net/courses/540x660/kniga-glubokoe-obuchenie-s-nulya-zero-to-deep-learning.webp)
