Глибоке навчання та штучний інтелект
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 1
Приобретая «Глубокое обучение и искусственный интеллект» данный товар из каталога «E-бизнес» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Глибоке навчання та штучний інтелект. Інтерактивний ілюстрований посібник
Автори: Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens
Видавництво: Helion
Рік випуску: 2021
Переклад: Анджей Ватрак
ISBN: 978-83-283-7914 - 5
Формат: 168x237
Палітурка: м'яка
Сторінок: < b >342
Книга нова
99,00 злотих ---> 64,35 злотих
Машинне навчання – це майбутнє нашої цивілізації. Це вже має величезний вплив на наше життя. Він змінив форму багатьох секторів: побутових послуг, машинобудування, банківської справи, медицини та виробництва. Також важко передбачити зміни, які принесе нам потужність нейронних мереж у найближчі роки. Професіонали, які працюють у сфері глибокого навчання та нейронних мереж, можуть розраховувати на захоплюючі можливості, але передова математика та теорія, які лежать в основі машинного навчання, можуть перешкодити серйозним спробам займатися цією сферою.
Ця книга є передовим підручником, що штучний інтелект техніки описані зрозуміло, інтуїтивно зрозуміло. Він був збагачений барвистими ілюстраціями та зрозумілим кодом, що полегшує вивчення складності моделей глибокого навчання. Складніші математичні задачі обмежені до необхідного мінімуму, але подані максимально доступно. Прочитавши, ви зрозумієте, що таке глибоке навчання, чому воно стало таким популярним і яке порівняння з іншими сферами машинного навчання. Аспекти програм глибокого навчання, такі як машинне бачення, обробка природної мови, генерація зображень і навіть гра в різні ігри, описані прагматично. Представлений вміст доповнено практичним кодом і низкою порад щодо використання бібліотек Keras і TensorFlow.
Книга включає, зокрема:
- теоретичні основи штучного інтелекту , включаючи нейронні мережі та їх навчання та оптимізацію
- згорткові та рекурентні мережі, GAN, глибоке навчання з підкріпленням
- потенціал систем глибокого навчання
- інструменти для створення, застосування та вдосконалення моделей глибокого навчання
- li>
- створення інтерактивних програм на основі глибокого навчання