Apprendimento profondo per principianti: Un'introduzione completa ai fondamenti dell'apprendimento profondo per i principianti per comprendere i framework, le reti neurali,

Recensioni dei lettori

Il libro riceve recensioni contrastanti per quanto riguarda il suo valore nella comprensione dell'apprendimento profondo e delle reti neurali. Mentre diversi lettori ne apprezzano l'accessibilità e le applicazioni pratiche per i principianti, altri lo criticano per la mancanza di profondità, la scarsa grammatica e i problemi di qualità della traduzione.

Fornisce una buona introduzione alle applicazioni del deep learning, utile per i principianti, contiene parti pratiche che permettono di costruire facilmente le reti, alcuni lettori lo hanno trovato comodo e ricco di informazioni utili.

⬤ Non abbastanza tecnico per alcuni
⬤ le spiegazioni teoriche possono essere insufficienti
⬤ criticato per la scarsa grammatica e la qualità della traduzione
⬤ alcuni lo hanno trovato incomprensibile senza conoscenze preliminari
⬤ sono stati sollevati dubbi sulla credibilità dell'autore.

(basato su 7 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Deep Learning for Beginners: A comprehensive introduction of deep learning fundamentals for beginners to understanding frameworks, neural networks,

Contenuto del libro:

Se state cercando una guida completa per principianti per imparare il deep learning con esempi, in poche ore, allora dovete continuare a leggere.

Questo libro approfondisce le basi dell'apprendimento profondo per coloro che sono appassionati di tutto ciò che riguarda l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Per chi ha visto film che mostrano sistemi informatici che conquistano il mondo, come Terminator, o sistemi benevoli che sorvegliano la popolazione, come Person of Interest, questo libro dovrebbe fare al caso vostro.

Questo libro vi fornirà le basi di ciò che comporta l'apprendimento profondo. Si tratta di framework utilizzati dai codificatori e di componenti e strumenti significativi utilizzati nel deep learning, che consentono il riconoscimento facciale, il riconoscimento vocale e l'assistenza virtuale. Sì, l'apprendimento profondo fornisce gli strumenti grazie ai quali sistemi come Siri sono diventati possibili.

Prendete la vostra copia oggi e imparate:

⬤ L'apprendimento profondo utilizza framework che consentono di sviluppare strumenti in grado di offrire una migliore astrazione e di semplificare i problemi di programmazione. TensorFlow è lo strumento più popolare ed è utilizzato da colossi aziendali come Airbus, Twitter e persino Google.

⬤ Il libro illustra TensorFlow e Caffe2 come i principali framework utilizzati per lo sviluppo da Google e Facebook. Facebook illustra Caffe2 come uno dei framework leggeri e modulari per l'apprendimento profondo, anche se TensorFlow è il più popolare, dato che gode di una grande popolarità e quindi di un grande forum, che consente di ricevere assistenza sui principali problemi.

⬤ Il libro prende in considerazione diversi componenti e strumenti del deep learning, come le reti neurali.

CNN, RNN, GAN e autocodificatori. Questi algoritmi creano gli elementi costitutivi che spingono l'apprendimento profondo e lo fanno progredire.

⬤ Il libro prende in considerazione anche diverse applicazioni, tra cui i chatbot e gli assistenti virtuali, che sono diventati l'obiettivo principale dell'apprendimento profondo nel futuro, in quanto rappresentano la prossima frontiera nella raccolta di informazioni e nella connettività. Anche l'Internet delle cose è qui rappresentato, in quanto il deep learning consente l'integrazione di vari sistemi attraverso un sistema di intelligenza artificiale, che viene già utilizzato per le funzioni domestiche e automobilistiche.

⬤ E molto altro ancora...

L'uso della scienza dei dati aggiunge molto valore alle aziende e continueremo a vedere crescere la necessità di data scientist.

Questo libro è probabilmente uno dei migliori per i principianti. È una guida passo passo per chiunque voglia iniziare a imparare l'apprendimento profondo e l'intelligenza artificiale da zero.

Quando la scienza dei dati può ridurre i costi di spesa di miliardi di dollari nella nostra economia, perché aspettare a buttarsi?