Bewertung:
Das Buch erhält gemischte Kritiken hinsichtlich seines Wertes für das Verständnis von Deep Learning und neuronalen Netzen. Während einige Leser die Zugänglichkeit und die praktischen Anwendungen für Anfänger schätzen, kritisieren andere die mangelnde Tiefe, die schlechte Grammatik und die Probleme mit der Qualität der Übersetzung.
Vorteile:Bietet eine gute Einführung in Deep-Learning-Anwendungen, hilfreich für Anfänger, enthält praktische Teile, die den Aufbau von Netzwerken leicht ermöglichen, einige Leser fanden es praktisch und voll von hilfreichen Informationen.
Nachteile:⬤ Für einige nicht technisch genug
⬤ theoretische Erklärungen könnten unzureichend sein
⬤ kritisiert für schlechte Grammatik und Übersetzungsqualität
⬤ einige fanden es unverständlich ohne Vorwissen
⬤ Bedenken über die Glaubwürdigkeit des Autors.
(basierend auf 7 Leserbewertungen)
Deep Learning for Beginners: A comprehensive introduction of deep learning fundamentals for beginners to understanding frameworks, neural networks,
Wenn Sie auf der Suche nach einer kompletten Anleitung für Anfänger sind, um Deep Learning mit Beispielen in nur wenigen Stunden zu erlernen, dann sollten Sie weiterlesen.
Dieses Buch befasst sich mit den Grundlagen des Deep Learning für alle, die sich für alles, was mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zu tun hat, begeistern. Wer schon einmal Filme gesehen hat, in denen Computersysteme die Welt übernehmen, wie z. B. Terminator, oder wohlwollende Systeme, die über die Bevölkerung wachen, wie z. B. Person of Interest, für den dürfte dieses Buch genau das Richtige sein.
Dieses Buch vermittelt Ihnen die Grundlagen des Deep Learning. Das heißt, Frameworks, die von Programmierern verwendet werden, und wichtige Komponenten und Werkzeuge, die beim Deep Learning zum Einsatz kommen und Gesichtserkennung, Spracherkennung und virtuelle Assistenz ermöglichen. Ja, Deep Learning liefert die Werkzeuge, durch die Systeme wie Siri möglich wurden.
Holen Sie sich noch heute Ihr Exemplar und lernen Sie:
⬤ Deep Learning nutzt Frameworks, die es den Menschen ermöglichen, Werkzeuge zu entwickeln, die eine bessere Abstraktion und eine Vereinfachung schwieriger Programmieraufgaben ermöglichen. TensorFlow ist das beliebteste Tool und wird von Unternehmensriesen wie Airbus, Twitter und sogar Google verwendet.
⬤ Das Buch illustriert TensorFlow und Caffe2 als die wichtigsten Frameworks, die von Google und Facebook für die Entwicklung verwendet werden. Facebook veranschaulicht Caffe2 als eines der leichtgewichtigen und modularen Deep-Learning-Frameworks, obwohl TensorFlow das beliebteste ist, da es eine große Popularität und somit ein großes Forum hat, das Unterstützung bei den wichtigsten Problemen bietet.
⬤ Das Buch betrachtet verschiedene Komponenten und Werkzeuge des Deep Learning wie die neuronalen Netze.
CNNs, RNNs, GANs und Auto-Encoder. Diese Algorithmen bilden die Bausteine, die Deep Learning vorantreiben und weiterentwickeln.
⬤ Das Buch geht auch auf verschiedene Anwendungen ein, darunter Chatbots und virtuelle Assistenten, die in Zukunft im Mittelpunkt des Deep Learning stehen werden, da sie die nächste Grenze der Informationserfassung und Konnektivität darstellen. Auch das Internet der Dinge ist hier vertreten, da Deep Learning die Integration verschiedener Systeme über ein System der künstlichen Intelligenz ermöglicht, das bereits für Funktionen im Haushalt und im Auto eingesetzt wird.
⬤ Und vieles mehr...
Der Einsatz von Data Science ist für Unternehmen von großem Nutzen, und der Bedarf an Data Scientists wird weiter steigen.
Dieses Buch ist wahrscheinlich eines der besten Bücher für Anfänger. Es ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für alle, die Deep Learning und künstliche Intelligenz von Grund auf lernen wollen.
Wenn die Datenwissenschaft die Kosten in unserer Wirtschaft um Milliarden von Dollar senken kann, warum dann noch warten?
| ISBN: | 9783903331075 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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