Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Deep Learning Illustrated“ wird wegen seiner Klarheit und seines fesselnden Stils gelobt und eignet sich für Leser mit unterschiedlichem Wissensstand. Es bietet einen Überblick über Deep-Learning-Konzepte mit praktischen Übungen und Beispielen und liefert gleichzeitig einen historischen Kontext. Einige Leser sind jedoch der Meinung, dass das Buch zu simpel ist und es ihm an Tiefe für fortgeschrittene Themen mangelt, und schlagen vor, dass es eher für Anfänger als für erfahrene Fachleute geeignet ist.
Vorteile:⬤ Klare und fesselnde Darstellung von Deep-Learning-Konzepten
⬤ geeignet für Anfänger, Fortgeschrittene und Profis
⬤ bietet historischen Kontext
⬤ enthält praktische Übungen und Beispiele
⬤ leicht verständlich und gut strukturiert.
⬤ Könnte für fortgeschrittene Leser zu oberflächlich sein
⬤ einige Leser sind der Meinung, dass es an mathematischer Tiefe mangelt
⬤ nicht viele Illustrationen oder Diagramme, wie der Titel vermuten lässt
⬤ wird von einigen als überteuert angesehen
⬤ erklärt tiefere Konzepte wie Backpropagation möglicherweise nicht vollständig.
(basierend auf 73 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence
Inhalt des Buches:
"Dieses Buch ist eine erstaunliche Leistung, geschrieben mit Präzision und tiefem Verständnis. Es unterhält einen und vermittelt gleichzeitig viele interessante Informationen. Ich hätte mir nie vorstellen können, dass das Verstehen und der Erwerb wissenschaftlicher Kenntnisse, nämlich 'Deep Learning', so viel Spaß machen kann. Das Lesen des Buches ist ein Vergnügen und ich kann es nur empfehlen."
--Maryamkhakpour, O'Reilly Online Learning (Safari) Rezensent.
"Dieser Titel ist eine großartige Ressource für alle, die Deep Learning verstehen wollen. Die Illustrationen sind hilfreich und tragen zu einem besseren Verständnis des Inhalts bei, und der Hintergrundkontext, der die biologischen Beweggründe für die Tools und Techniken umgibt, ermöglicht eine größere Wertschätzung des Bereichs. Ich empfehle dieses Buch mit Begeisterung allen, die sich für das Thema Deep Learning interessieren.".
-vincepetaccio, O'Reilly Online Learning (Safari) Rezensent.
Deep Learning verändert die Software, ermöglicht leistungsstarke neue Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz und sorgt für eine noch nie dagewesene Leistung der Algorithmen. Das Buch Deep Learning Illustrated ist einzigartig visuell, intuitiv und zugänglich und bietet dennoch eine umfassende Einführung in die Techniken und Anwendungen dieser Disziplin. Das Buch ist vollgepackt mit farbigen Anwendungen und leicht verständlichem Code, der die Komplexität des Aufbaus von Deep-Learning-Modellen weitgehend beseitigt und das Thema zugänglich macht und Spaß beim Lernen vermittelt.
Jon Krohn, Dozent und Praktiker von Weltrang, erklärt anhand von Analogien, was Deep Learning ist, warum es so populär geworden ist und wie es mit anderen Ansätzen des maschinellen Lernens zusammenhängt - mit wichtigem Material von Grant Beyleveld und wunderschönen Illustrationen von Agla Bassens. Außerdem bietet er ein praktisches Nachschlagewerk und eine Anleitung für Entwickler, Datenwissenschaftler, Forscher, Analysten und Studenten, die mit der Anwendung beginnen möchten. Er deckt die grundlegende Theorie mit so wenig Mathematik wie möglich ab und zieht es vor, Konzepte mit praktischem Python-Code und praktischen "Durchläufen" in begleitenden Jupyter-Notebooks zu beleuchten. Damit Sie schnell vorankommen, konzentriert er sich auf die vielseitige, hochentwickelte Deep-Learning-Bibliothek Keras, um effiziente TensorFlow-Modelle zu erstellen; PyTorch, die führende alternative Bibliothek, wird ebenfalls behandelt.
Sie erhalten ein pragmatisches Verständnis aller wichtigen Deep-Learning-Ansätze und deren Einsatz in Anwendungen, die vom maschinellen Sehen und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zur Bilderzeugung und zu Spielalgorithmen reichen.
⬤ Entdecken Sie, was Deep-Learning-Systeme einzigartig macht und welche Auswirkungen dies für Praktiker hat.
⬤ Entdecken Sie neue Tools, die den Aufbau, die Nutzung und die Verbesserung von Deep-Learning-Modellen erleichtern.
⬤ Beherrschen Sie die grundlegende Theorie: künstliche Neuronen, tiefe Feedforward-Netze, Training, Optimierung, Faltungsnetze, rekurrente Netze, generative adversarische Netze (GANs), tiefes Reinforcement Learning und mehr.
⬤ Gehen Sie durch die Erstellung interaktiver Deep-Learning-Anwendungen und bringen Sie Ihre eigenen Projekte zur künstlichen Intelligenz voran.
Registrieren Sie Ihr Produkt, um bequemen Zugang zu Downloads, Updates und/oder Korrekturen zu erhalten, sobald diese verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie im Innenteil des Buches.
Pearson IT Certification und Sander Van Vugt stehen in keiner Verbindung zu Red Hat, Inc. Die Marken RED HAT und RHCSA werden nur zu Identifikationszwecken verwendet und sollen nicht auf eine Zugehörigkeit zu oder eine Genehmigung durch Red Hat, Inc. hinweisen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780135116692 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 416 |
Kauf:
Derzeit verfügbar, auf Lager.
