Apprendimento profondo avanzato con Python

Recensioni dei lettori

Il libro “Advanced Deep Learning with Python” di Ivan Vasilev è molto apprezzato per l'esplorazione completa e approfondita dei concetti di deep learning, sottolineando la matematica di base e le applicazioni pratiche in Python. Rivolto a lettori con una base di IA e apprendimento automatico, copre un'ampia gamma di argomenti, tra cui le architetture delle reti neurali, la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale e le tecnologie emergenti. Pur essendo completo e ben strutturato, il libro è consigliato soprattutto a chi ha già una certa conoscenza della materia.

⬤ Copertura approfondita dei concetti di deep learning.
⬤ Spiegazioni chiare e ben strutturate dei fondamenti matematici.
⬤ Esempi di codice Python accessibili e disponibili su GitHub.
⬤ Capitoli indipendenti che consentono uno studio mirato su argomenti specifici.
⬤ Valido sia per la comprensione teorica che per l'implementazione pratica.
⬤ Adatto per applicazioni avanzate come GAN e NLP.
⬤ Ottimo per imparare le complessità delle reti neurali e dei relativi algoritmi.

⬤ Non adatto a principianti assoluti; si raccomanda una conoscenza preliminare del deep learning.
⬤ Per alcuni lettori potrebbe essere necessaria una certa dimestichezza con Python per poter utilizzare appieno gli esempi di codice.
⬤ Alcuni lettori potrebbero trovare la matematica impegnativa se non hanno un solido background.
⬤ Il libro potrebbe non essere adatto come introduzione autonoma per coloro che non hanno familiarità con i framework di deep learning.

(basato su 23 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Advanced Deep Learning with Python

Contenuto del libro:

Acquisire competenze in domini avanzati di deep learning come le reti neurali, il meta-apprendimento, le reti neurali a grafo e le reti neurali ad incremento di memoria utilizzando l'ecosistema Python Caratteristiche principali Imparare a costruire architetture di deep learning più rapide e robuste Studiare e addestrare modelli di reti neurali convoluzionali (CNN) con librerie accelerate dalle GPU come TensorFlow e PyTorch Applicare le reti neurali profonde (DNN) a problemi di computer vision, NLP e GAN Descrizione del libro

Per costruire robusti sistemi di deep learning, è necessario capire tutto, dal funzionamento delle reti neurali all'addestramento dei modelli CNN. In questo libro scoprirete i nuovi modelli di deep learning, le metodologie utilizzate nel settore e la loro implementazione in base alle aree di applicazione.

Inizierete con la comprensione degli elementi costitutivi e della matematica alla base delle reti neurali, per poi passare alle CNN e alle loro applicazioni avanzate nella computer vision. Imparerete anche ad applicare le architetture CNN più diffuse nel rilevamento degli oggetti e nella segmentazione delle immagini. In seguito, vi concentrerete sugli autoencoder variazionali e sulle GAN. Utilizzerete poi le reti neurali per estrarre sofisticate rappresentazioni vettoriali delle parole, prima di passare a trattare vari tipi di reti ricorrenti, come LSTM e GRU. Esplorerete anche il meccanismo di attenzione per elaborare dati sequenziali senza l'aiuto di reti neurali ricorrenti (RNN). In seguito, utilizzerete le reti neurali a grafo per l'elaborazione di dati strutturati, oltre a trattare il meta-apprendimento, che consente di addestrare le reti neurali con un numero inferiore di campioni di addestramento. Infine, capirete come applicare il deep learning ai veicoli autonomi.

Alla fine di questo libro, avrete imparato i concetti chiave del deep learning e le diverse applicazioni dei modelli di deep learning nel mondo reale. Che cosa imparerete Coprite le architetture di rete neurale avanzate e all'avanguardia Comprendete la teoria e la matematica alla base delle reti neurali Addestrate le DNN e applicatele ai moderni problemi di deep learning Utilizzate le CNN per il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle immagini Implementate le reti generative avversarie (GAN) e gli autoencoder variazionali per generare nuove immagini Risolvete compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come la traduzione automatica, utilizzando modelli sequenza-sequenza Comprendete le tecniche di DL, come il meta-apprendimento e le reti neurali a grafo A chi è rivolto questo libro

Questo libro si rivolge a data scientist, ingegneri e ricercatori di deep learning e sviluppatori di IA che desiderano approfondire la loro conoscenza del deep learning e costruire progetti innovativi e unici di deep learning. Questo libro sarà utile anche a tutti coloro che desiderano approfondire i casi d'uso e le metodologie avanzate adottate nel settore del deep learning, utilizzando esempi reali. Si presuppone una comprensione di base dei concetti di deep learning e una conoscenza pratica del linguaggio di programmazione Python. Indice Le basi delle reti neurali Comprendere le reti convoluzionali Reti convoluzionali avanzate Rilevamento di oggetti e segmentazione di immagini Modelli generativi Modellazione del linguaggio Comprendere le reti ricorrenti Modelli sequenza-sequenza e attenzione Progetti di reti neurali emergenti Metaapprendimento Apprendimento profondo per veicoli autonomi