Apprendimento profondo illustrato: Una guida visiva e interattiva all'intelligenza artificiale

Recensioni dei lettori

Il libro “Deep Learning Illustrated” è stato accolto con favore per la sua chiarezza e il suo stile coinvolgente, che lo rendono adatto a lettori di vari livelli di competenza. Il libro bilancia una panoramica dei concetti di deep learning con esercizi ed esempi pratici, fornendo anche un contesto storico. Tuttavia, alcuni lettori lo ritengono eccessivamente semplicistico, poco approfondito per gli argomenti più avanzati e suggeriscono che potrebbe essere più adatto ai principianti che ai professionisti esperti.

⬤ Presentazione chiara e coinvolgente dei concetti di deep learning
⬤ adatto a programmatori principianti, intermedi e avanzati
⬤ fornisce un contesto storico
⬤ include esercizi ed esempi pratici
⬤ facile da seguire e ben strutturato.

⬤ Può essere troppo superficiale per i lettori avanzati
⬤ alcuni lettori ritengono che manchi di profondità matematica
⬤ non ci sono molte illustrazioni o diagrammi, come implica il titolo
⬤ alcuni lo considerano eccessivamente costoso
⬤ potrebbe non spiegare completamente concetti più profondi come la retropropagazione.

(basato su 73 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence

Contenuto del libro:

"Questo libro è un risultato straordinario, scritto con precisione e profondità di comprensione. Intrattiene e allo stesso tempo fornisce molte informazioni interessanti. Non avrei mai immaginato che comprendere e acquisire conoscenze scientifiche, in particolare il 'Deep Learning', potesse essere così divertente Leggere il libro è un piacere e lo consiglio vivamente".

--maryamkhakpour, recensore di O'Reilly Online Learning (Safari).

"Questo titolo è un'ottima risorsa per chi vuole capire il deep learning. Le illustrazioni sono utili e contribuiscono a consolidare una comprensione più ricca del contenuto, e il contesto di fondo che circonda le motivazioni biologiche per gli strumenti e le tecniche consente un maggiore apprezzamento del campo. Raccomando con entusiasmo questo libro a tutti coloro che sono interessati al tema del deep learning".

-vincepetaccio, O'Reilly Online Learning (Safari) Recensore.

L'apprendimento profondo sta trasformando il software, facilitando nuove potenti capacità di intelligenza artificiale e guidando le prestazioni degli algoritmi senza precedenti. Il libro Deep Learning Illustrated è unicamente visivo, intuitivo e accessibile, ma offre un'introduzione completa alle tecniche e alle applicazioni di questa disciplina. Ricco di applicazioni a colori e di codice facile da seguire, spazza via gran parte della complessità della costruzione di modelli di deep learning, rendendo l'argomento accessibile e divertente da imparare.

Jon Krohn, docente e professionista di fama mondiale, con il materiale fondamentale di Grant Beyleveld e le splendide illustrazioni di Agla Bassens, presenta analogie dirette per spiegare cos'è il deep learning, perché è diventato così popolare e come si relaziona con altri approcci di apprendimento automatico. Offre inoltre un riferimento pratico e un tutorial per sviluppatori, data scientist, ricercatori, analisti e studenti che vogliono iniziare ad applicarlo. Copre la teoria essenziale con la minor quantità possibile di matematica, preferendo illuminare i concetti con codice Python pratico e "run-through" pratici nei notebook Jupyter allegati. Per aiutarvi a progredire rapidamente, si concentra sulla versatile libreria di deep learning di alto livello Keras per costruire agilmente modelli TensorFlow efficienti; viene trattata anche PyTorch, la principale libreria alternativa.

Si otterrà una comprensione pragmatica di tutti i principali approcci al deep learning e del loro utilizzo in applicazioni che vanno dalla visione artificiale all'elaborazione del linguaggio naturale, dalla generazione di immagini agli algoritmi di gioco.

⬤ Scoprire cosa rende unici i sistemi di deep learning e le implicazioni per i professionisti.

⬤ Esplorare i nuovi strumenti che rendono i modelli di deep learning più facili da costruire, utilizzare e migliorare.

⬤ Padroneggiare la teoria essenziale: neuroni artificiali, reti profonde a feedforward, addestramento, ottimizzazione, reti convoluzionali, reti ricorrenti, reti generative avversarie (GAN), deep reinforcement learning e altro ancora.

⬤ Passeggiate attraverso la costruzione di applicazioni interattive di deep learning e portate avanti i vostri progetti di intelligenza artificiale.

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