- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 561.060
- 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:
- 3 класс: годовой комплект уроков (по конструктору) [Елена Исакова]
- Психологическое консультирование женско-мужских отношений в норме и патологии (обновление) [Слушатель] [Наталья Дмитриева, Румия Калинина] [Повтор]
- [Вязание] Вязаная спицами эффектная футболка интересной конструкции с панелью мозаичного узора Mikko [Вяжи.ру] [Hanne Falkenberg]
- [Вязание] Стильный пуловер с горловиной-хенли Nigrum Shirt Placket, вязаный спицами сверху [Вяжи.ру] [Rikke Bangsgaard]
- Самые эффективные виды гипноза [PSYA] [Евгений Гиберт]
- Мозг как в молодости. Активация и восстановление всех мозговых функций [Вячеслав Ананенко]
- Остеопатическая коррекция при работе с детьми с различной нозологией [Ксения Корнеева]
- Кинокоучинг Последний самурай. Часть 2 [Всеволод Зеленин]