Deep Learning: A Practical Introduction ($88.00 Value) FREE for a Limited Time, read now

Deep Learning: Giới Thiệu Thực Tế (Giá Trị $88.00) MIỄN PHÍ Trong Thời Gian Giới Hạn, đọc ngay

Một cuốn sách giới thiệu về học sâu hấp dẫn và dễ tiếp cận, hoàn hảo cho sinh viên và chuyên gia

An engaging and accessible introduction to deep learning perfect for students and professionals

Trong cuốn “Học Sâu: Một Giới Thiệu Thực Tiễn”, một nhóm các nhà nghiên cứu xuất sắc mang đến một tác phẩm bao quát cả yếu tố lý thuyết và thực hành của học sâu. Cuốn sách bao gồm nhiều ví dụ minh họa, bài tập cuối chương, bài tập về nhà, đề thi, và một kho lưu trữ GitHub chứa mã nguồn cùng dữ liệu cho tất cả các ví dụ được cung cấp.

In Deep Learning: A Practical Introduction, a team of distinguished researchers delivers a book complete with coverage of the theoretical and practical elements of deep learning. The book includes extensive examples, end-of-chapter exercises, homework, exam material, and a GitHub repository containing code and data for all provided examples.

Kết hợp lý thuyết học sâu hiện đại với công cụ tiên tiến, các chương được cấu trúc để tối đa hóa khả năng tiếp cận cho cả sinh viên mới bắt đầu và trung cấp. Tác giả đã bao gồm nội dung về TensorFlow, Keras và Pytorch. Độc giả cũng sẽ tìm thấy:

• Giới thiệu kỹ lưỡng về học sâu và các công cụ học sâu
• Khám phá toàn diện về mạng nơ-ron tích chập, bao gồm thảo luận về các thành phần, hoạt động, đào tạo và kiến trúc
• Thảo luận thực tế về mạng nơ-ron hồi quy và các phương pháp học sâu không giám sát
• Xử lý đầy đủ về mạng đối kháng sinh thành cũng như mạng nơ-ron Bayes sâu

Combining contemporary deep learning theory with state-of-the-art tools, the chapters are structured to maximize accessibility for both beginning and intermediate students. The authors have included coverage of TensorFlow, Keras, and Pytorch. Readers will also find:

• Thorough introductions to deep learning and deep learning tools
• Comprehensive explorations of convolutional neural networks, including discussions of their elements, operation, training, and architectures
• Practical discussions of recurrent neural networks and non-supervised approaches to deep learning
• Fulsome treatments of generative adversarial networks as well as deep Bayesian neural networks

Lý tưởng cho sinh viên đại học và cao học nghiên cứu thị giác máy tính, khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo và mạng nơ-ron, cuốn sách Học Sâu: Giới Thiệu Thực Tế cũng sẽ hữu ích cho các chuyên gia và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực học sâu và học máy nói chung.

Perfect for undergraduate and graduate students studying computer vision, computer science, artificial intelligence, and neural networks, Deep Learning: A Practical Introduction will also benefit practitioners and researchers in the fields of deep learning and machine learning in general.

Link tải xuống miễn phí (sẽ hết hạn vào ngày 31/12/2024): https://byteshare.kenkavn.com/download.php?id=65&token=Sv5zPjSo0pbFuPiBjmJL7ubJEUDg2ElC