- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 557.842
- Реакции
- 269.199
Складчина: Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей [Саймон Принс]
Погружение в машинное и глубокое обучение
В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что нужно.
Экспертиза без лишних подробностей
Здесь предлагается авторитетное, доступное и современное изложение всех основных тем глубокого обучения, включая последние достижения и передовые концепции. Издание интуитивно понятно представляет критически важные для понимания ML идеи.
Комплексный и дружелюбный подход
Каждая концепция описана простым языком, а затем подробно разобрана с использованием математических формул и иллюстратива. Это делает сложные темы более доступными для понимания и усвоения любому читателю с базовыми знаниями в прикладной математике.
Современные и актуальные темы
Короткие и содержательные главы построены так, чтобы плавно усложняться, помогая постепенно осваивать все более сложные понятия.
Теория в комплекте с практикой
Прагматичный подход, совмещающий теорию с практикой, дает достаточную детализацию для создания простых версий моделей. Оптимально презентованные идеи отграничивают важные концепции от второстепенного контекста.
Доступность и поддержка
Минимальные математические требования, обширное количество иллюстраций и графики делают материал доступным. Более того, в книгу включены упражнения по программированию на Python, что позволяет моментально применить знания на практике.
Об авторе
Саймон Джей Ди ПРИНС — почетный профессор информатики в Университете Бата, автор книги Computer Vision: Models, Learning and Inference. Автор статей в областях компьютерного зрения, биометрии, психологии, физиологии, медицинской визуализации, компьютерной графики. Исследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, руководил группами ученых-исследователей в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и др.
«Книга "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей" полностью оправдывает свое название. Она дает исчерпывающее представление о машинном и глубоком обучении, а также структурирует колоссальный объем знаний. Книга подходит как для математиков, которые хотят иметь представление об ИИ, так и для программистов, которые хотят понимать природу используемых формул». — Матвей Пак, генеральный директор компании METAMENTOR
Книга "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей" предлагает уникальный и доступный подход к пониманию одной из самых динамично развивающихся областей в мире технологий — машинного и глубокого обучения. Автор уделяет внимание как основным аспектам, так и последним достижениям в сфере Deep Learning. Это издание — идеальный помощник для тех, кто стремится к освоению современных методов машинного обучения и их практическому применению.
Книга предназначена тем, кто хочет начать путь в мир искусственного интеллекта и глубоких нейронных сетей, но также будет полезна опытным разработчикам, ищущим свежий взгляд на современные методы машинного обучения.
Формат: PDF-скан
СКАЧАТЬ
Погружение в машинное и глубокое обучение
В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что нужно.
Экспертиза без лишних подробностей
Здесь предлагается авторитетное, доступное и современное изложение всех основных тем глубокого обучения, включая последние достижения и передовые концепции. Издание интуитивно понятно представляет критически важные для понимания ML идеи.
Комплексный и дружелюбный подход
Каждая концепция описана простым языком, а затем подробно разобрана с использованием математических формул и иллюстратива. Это делает сложные темы более доступными для понимания и усвоения любому читателю с базовыми знаниями в прикладной математике.
Современные и актуальные темы
Короткие и содержательные главы построены так, чтобы плавно усложняться, помогая постепенно осваивать все более сложные понятия.
Теория в комплекте с практикой
Прагматичный подход, совмещающий теорию с практикой, дает достаточную детализацию для создания простых версий моделей. Оптимально презентованные идеи отграничивают важные концепции от второстепенного контекста.
Доступность и поддержка
Минимальные математические требования, обширное количество иллюстраций и графики делают материал доступным. Более того, в книгу включены упражнения по программированию на Python, что позволяет моментально применить знания на практике.
Об авторе
Саймон Джей Ди ПРИНС — почетный профессор информатики в Университете Бата, автор книги Computer Vision: Models, Learning and Inference. Автор статей в областях компьютерного зрения, биометрии, психологии, физиологии, медицинской визуализации, компьютерной графики. Исследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, руководил группами ученых-исследователей в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и др.
«Книга "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей" полностью оправдывает свое название. Она дает исчерпывающее представление о машинном и глубоком обучении, а также структурирует колоссальный объем знаний. Книга подходит как для математиков, которые хотят иметь представление об ИИ, так и для программистов, которые хотят понимать природу используемых формул». — Матвей Пак, генеральный директор компании METAMENTOR
Книга "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей" предлагает уникальный и доступный подход к пониманию одной из самых динамично развивающихся областей в мире технологий — машинного и глубокого обучения. Автор уделяет внимание как основным аспектам, так и последним достижениям в сфере Deep Learning. Это издание — идеальный помощник для тех, кто стремится к освоению современных методов машинного обучения и их практическому применению.
Книга предназначена тем, кто хочет начать путь в мир искусственного интеллекта и глубоких нейронных сетей, но также будет полезна опытным разработчикам, ищущим свежий взгляд на современные методы машинного обучения.
Формат: PDF-скан
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Нейро-драйвы «Архитектура Личности»: 5 уровней перепрошивки мозга (Уровень 1) [Повтор]
- HealthCoaching [Лариса Сотникова, Ника Виардо]
- Тренды и бизнес-модели каждую неделю [№11 на 1 месяц с 27.10.2026] [tweekly.ru] [Алексей Черняк]
- Здравый клуб (октябрь 2026) [Игорь Воронцов]
- [Вязание] Жаккардовые носки с домиками Dreaming [Вяжи.ру] [Stone Knits]
- Преодоление травмы [Лилия Король]
- Ты можешь создать приложение [Роман Беков] + Изучаем PyQt с нуля [Алекс Коган]
- Как запустить бизнес по франшизе [Альфа Курс] [Екатерина Сойак]