Deep Learning: Theory, Architectures and Applications in Speech, Image and Language Processing
Dieses Buch ist ein detailliertes Nachschlagewerk über Deep Learning und seine Anwendungen. Es zielt darauf ab, ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning und seinen verschiedenen Architekturen zu vermitteln, die zur Verarbeitung von Bildern, Sprache und natürlicher Sprache eingesetzt werden. In fünfzehn Kapiteln, die von Informatikern und Forschern verfasst wurden, werden grundlegende Konzepte und viele moderne Anwendungsfälle erläutert. Am Ende des Buches wird der Leser mit verschiedenen Deep-Learning-Ansätzen und -Modellen vertraut sein und verstehen, wie man verschiedene Deep-Learning-Algorithmen mithilfe mehrerer Frameworks und Bibliotheken implementiert.
Dieses Buch ist in drei Teile gegliedert. Im ersten Teil werden das grundlegende Betriebsverständnis, die Geschichte, die Entwicklung und die Herausforderungen im Zusammenhang mit Deep Learning erläutert. Außerdem werden die grundlegenden Konzepte der Mathematik und die Hardware-Anforderungen für die Deep-Learning-Implementierung sowie einige der beliebten Frameworks für medizinische Anwendungen behandelt.
Der zweite Teil widmet sich der Stimmungsanalyse mithilfe von Deep Learning und maschinellen Lernverfahren. Dieser Teil des Buches behandelt die Erprobung und Anwendung von Deep-Learning-Techniken und -Architekturen in realen Anwendungen. Es werden die wichtigsten Ansätze, Probleme und Herausforderungen beim Aufbau ethisch ausgerichteter Maschinen beschrieben. Es wird auch ein Ansatz vorgestellt, der durch traditionelles östliches Denken und Weisheit inspiriert ist.
Der letzte Teil befasst sich mit Ansätzen der künstlichen Intelligenz, die verwendet werden, um die Modelle des maschinellen Lernens zu erklären, die die Transparenz zum Nutzen der Nutzer verbessern. Dieser Abschnitt enthält einen Überblick und eine detaillierte Beschreibung der Verwendung von Wissensgraphen bei der Erstellung von Erklärungen für Black-Box-Empfehlungssysteme sowie einen Überblick über das Design ethischer Systeme und ein Modell für nachhaltige Bildung. Ein zusätzliches Kapitel zeigt, wie ein halbüberwachtes maschinelles Lernverfahren für die Verwaltung von Kryptowährungsportfolios verwendet werden kann.
Das Buch ist ein zeitgemäßes Nachschlagewerk für Akademiker, Fachleute, Forscher und Studenten an technischen und medizinischen Einrichtungen, die an Anwendungen der künstlichen Intelligenz arbeiten.
| ISBN: | 9789815079234 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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