Apprendimento profondo per principianti: Una guida per principianti per iniziare a lavorare con l'apprendimento profondo da zero utilizzando Python

Recensioni dei lettori

Il libro “Deep Learning for Beginners” del Dr. Pablo Rivas è stato accolto con favore come un testo introduttivo completo che guida i lettori attraverso i concetti essenziali di deep learning e le implementazioni pratiche utilizzando Python. Copre un'ampia gamma di argomenti sul deep learning e si rivolge ai principianti, fornendo una guida strutturata per diversi framework di apprendimento automatico.

⬤ Ottima introduzione ai concetti di deep learning per i principianti.
⬤ Ben organizzato con transizioni graduali tra gli argomenti.
⬤ Include esempi pratici di codifica e applicazioni pratiche in vari campi.
⬤ Utilizza Google Colabs per l'accessibilità.
⬤ Copre un'ampia gamma di framework e architetture di reti neurali.

⬤ La profondità della trattazione potrebbe non soddisfare i lettori avanzati in cerca di approfondimenti.
⬤ Alcuni lettori potrebbero trovare il contenuto troppo elementare se hanno già conoscenze pregresse nel campo.

(basato su 3 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Deep Learning for Beginners: A beginner's guide to getting up and running with deep learning from scratch using Python

Contenuto del libro:

Implementazione di modelli di deep learning (DL) supervisionati, non supervisionati e generativi utilizzando Keras e Dopamine su TensorFlow.

Caratteristiche principali

⬤ Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico utili per il deep learning.

⬤ Imparare i concetti matematici sottostanti mentre si implementano modelli di deep learning da zero.

⬤ Esplora esempi e casi d'uso di facile comprensione che ti aiuteranno a costruire una solida base di DL.

Descrizione del libro

Con l'aumento esponenziale delle informazioni sul web, è diventato più difficile che mai navigare tra tutto per trovare contenuti affidabili che vi aiutino a iniziare con il deep learning. Questo libro è stato progettato per aiutare i principianti che desiderano lavorare sul deep learning e costruire modelli di deep learning da zero e che hanno già le conoscenze matematiche e di programmazione di base necessarie per iniziare.

Il libro inizia con una panoramica di base sull'apprendimento automatico, guidando l'utente attraverso l'impostazione dei framework Python più diffusi. Capirete anche come preparare i dati pulendoli e pre-elaborandoli per l'apprendimento profondo, per poi passare gradualmente a esplorare le reti neurali. Una sezione dedicata vi fornirà informazioni sul funzionamento delle reti neurali, aiutandovi ad addestrare strati singoli e multipli di neuroni. In seguito, si affronteranno le architetture di reti neurali più diffuse, come le CNN, le RNN, le AE, le VAE e le GAN, con l'aiuto di semplici esempi, e si costruiranno anche modelli da zero. Alla fine di ogni capitolo, troverete una sezione di domande e risposte che vi aiuterà a verificare quanto appreso nel corso del libro.

Alla fine di questo libro, sarete ben addentro ai concetti di deep learning e avrete le conoscenze necessarie per utilizzare algoritmi specifici con vari strumenti per compiti diversi.

Che cosa imparerete?

⬤ Implementare le RNN e la memoria a breve termine per la classificazione delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.

⬤ Esplorare il ruolo delle CNN nella computer vision e nell'elaborazione dei segnali.

⬤ Comprendere le implicazioni etiche della modellazione dell'apprendimento profondo.

⬤ Comprendere la terminologia matematica associata al deep learning.

⬤ Codificare una GAN e una VAE per generare immagini da uno spazio latente appreso.

⬤ Implementare tecniche di visualizzazione per confrontare AE e VAE.

A chi è rivolto questo libro

Questo libro si rivolge ad aspiranti data scientist e ingegneri dell'apprendimento profondo che vogliono iniziare a conoscere i fondamenti dell'apprendimento profondo e delle reti neurali. Sebbene non sia richiesta alcuna conoscenza preliminare del deep learning o dell'apprendimento automatico, per iniziare è necessaria una certa familiarità con l'algebra lineare e la programmazione in Python.