Bewertung:
Das Buch bietet eine Vielzahl von Deep-Learning-Techniken und ist besonders für Anfänger in Python geeignet. Es legt den Schwerpunkt auf das Verständnis von Konzepten und nicht auf das bloße Kopieren von Code. Es gibt jedoch erhebliche Kritikpunkte hinsichtlich der Wiederholung von Informationen in der gesamten Reihe, des Mangels an detaillierten Code-Erklärungen und der schlechten Druckqualität.
Vorteile:Bietet wertvolle Einblicke und Techniken zum Erlernen von Python und Deep Learning, ist verständlicher für Anfänger, fördert die Selbstständigkeit beim Programmieren, enthält Übungen zum Üben und ist im Allgemeinen unterhaltsam und leicht zu verstehen.
Nachteile:Sich wiederholende Inhalte in der gesamten Reihe, fehlende detaillierte Erklärungen für einige Codierungsabschnitte, schlechte Druckqualität (schwarz-weiß), und einige Leser empfanden es als verwirrend mit unzureichender Notation und Erklärungen.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Deep Learning Crash Course for Beginners with Python: Theory and Applications of Artificial Neural Networks, CNN, RNN, LSTM and Autoencoders using Ten
Künstliche Intelligenz ist heute der letzte Schrei!
Auch wenn es schwierig ist, die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz zu verstehen, lassen sie sich doch auf die zwei bekanntesten Entwicklungen reduzieren: Maschinelles Lernen und Deep Learning. Im Jahr 2020 wird Deep Learning die Nase vorn haben, weil es in puncto Genauigkeit die Nase vorn hat, vor allem wenn es mit enormen Datenmengen trainiert wird. Deep Learning ist im Grunde eine Untergruppe des maschinellen Lernens, aber es ist in der Lage, eine enorme Leistung und Flexibilität zu erreichen. Und die Ära der Big-Data-Technologie bietet enorme Möglichkeiten für unglaubliche Innovationen im Deep Learning.
Was ist an diesem Buch anders?
In diesem Buch werden sowohl die theoretischen als auch die praktischen Aspekte des Deep Learning gleichwertig behandelt. Sie werden verstehen, wie hochleistungsfähige Deep-Learning-Algorithmen funktionieren. In jedem Kapitel wird die theoretische Erklärung der verschiedenen Arten von Deep-Learning-Techniken durch praktische Beispiele ergänzt. Sie lernen, wie Sie verschiedene Deep-Learning-Techniken mit der TensorFlow-Keras-Bibliothek für Python implementieren können. Jedes Kapitel enthält Übungen, mit denen Sie Ihr Verständnis der im jeweiligen Kapitel erläuterten Konzepte überprüfen können. In den Ressourcen wird außerdem das Python-Notizbuch für jedes Kapitel bereitgestellt. Der Hauptvorteil beim Kauf dieses Buches ist, dass Sie sofortigen Zugriff auf alle zusätzlichen Inhalte dieses Buches - Python-Codes, Referenzen, Übungen und PDFs - auf der Website des Verlags erhalten. Sie müssen keinen zusätzlichen Cent ausgeben. Die in diesem Buch verwendeten Datensätze werden entweder zur Laufzeit heruntergeladen oder sind im Ordner Resources/Datasets verfügbar.
Ein weiterer Vorteil ist die detaillierte Erklärung der Installationsschritte für die Software, die Sie zur Implementierung der verschiedenen Deep-Learning-Algorithmen in diesem Buch benötigen. Das heißt, Sie können gleich von Seite 1 an mit den praktischen Aspekten des Deep Learning experimentieren. Selbst wenn Sie noch keine Erfahrung mit Python haben, werden Sie den Crash-Kurs über die Programmiersprache Python im ersten Kapitel sehr nützlich finden. Da alle Codes und Datensätze in diesem Buch enthalten sind, brauchen Sie nur Zugang zu einem Computer mit Internet, um loszulegen.
Zu den behandelten Themen gehören:
⬤ Python Crash-Kurs.
⬤ Tiefe Lernvoraussetzungen: Lineare und logistische Regression.
⬤ Neuronale Netze von Grund auf in Python.
⬤ Einführung in TensorFlow und Keras.
⬤ Faltungsneuronale Netze.
⬤ Sequenzklassifizierung mit rekurrenten neuronalen Netzen.
⬤ Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache.
⬤ Unüberwachtes Lernen mit Autoencodern.
⬤ Antworten auf alle Übungen.
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| ISBN: | 9781734790122 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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