Apprendimento profondo: Teoria, architetture e applicazioni nell'elaborazione del parlato, delle immagini e del linguaggio

Titolo originale:

Deep Learning: Theory, Architectures and Applications in Speech, Image and Language Processing

Contenuto del libro:

Questo libro è una guida di riferimento dettagliata sul deep learning e le sue applicazioni. Si propone di fornire una comprensione di base del deep learning e delle sue diverse architetture applicate all'elaborazione di immagini, parlato e linguaggio naturale. Spiega i concetti di base e molti casi d'uso moderni attraverso quindici capitoli scritti da accademici e ricercatori di informatica. Alla fine del libro, il lettore acquisirà familiarità con i diversi approcci e modelli di deep learning e capirà come implementare vari algoritmi di deep learning utilizzando diversi framework e librerie.

Questo libro è diviso in tre parti. La prima parte spiega la comprensione del funzionamento di base, la storia, l'evoluzione e le sfide associate al deep learning. Vengono inoltre illustrati i concetti di base della matematica e i requisiti hardware per l'implementazione del deep learning, nonché alcuni dei framework più diffusi per le applicazioni mediche.

La seconda parte è dedicata all'analisi del sentiment con tecniche di deep learning e machine learning. Questa sezione del libro tratta la sperimentazione e l'applicazione di tecniche e architetture di deep learning in applicazioni reali. Vengono descritti in dettaglio gli approcci, le problematiche e le sfide più importanti nella costruzione di macchine eticamente allineate. Viene inoltre presentato un approccio ispirato al pensiero e alla saggezza tradizionale orientale.

La parte finale riguarda gli approcci di intelligenza artificiale utilizzati per spiegare i modelli di apprendimento automatico che migliorano la trasparenza a vantaggio degli utenti. In questa sezione sono inclusi una revisione e una descrizione dettagliata dell'uso dei grafi di conoscenza per generare spiegazioni per i sistemi di raccomandazione black-box e una revisione della progettazione di sistemi etici e di un modello per l'istruzione sostenibile. Un ulteriore capitolo dimostra come una tecnica di apprendimento automatico semi-supervisionato possa essere utilizzata per la gestione del portafoglio di criptovalute.

Il libro è un riferimento tempestivo per accademici, professionisti, ricercatori e studenti di ingegneria e medicina che lavorano su applicazioni di intelligenza artificiale.