Bewertung:
In den Rezensionen wird „Math and Architectures of Deep Learning“ als aufschlussreiche und nützliche Ressource sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Leser auf dem Gebiet des Deep Learning hervorgehoben. Es wird für seine gründliche Abdeckung der mathematischen Grundlagen und relevanten Themen gelobt, die ein tieferes Verständnis von KI-Anwendungen ermöglichen. Die Leser stellen jedoch fest, dass gewisse mathematische Vorkenntnisse von Vorteil sind, um den Inhalt vollständig zu erfassen.
Vorteile:Das Buch füllt effektiv Wissenslücken, respektiert die Intelligenz des Lesers, dient als großartige Einführung und Nachschlagewerk sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Personen, deckt ein breites Spektrum wichtiger Themen ab, bietet aufschlussreiche visuelle Erklärungen und enthält moderne Optimierungsalgorithmen.
Nachteile:Das Buch kann für diejenigen, die keine Vorkenntnisse in Vektorrechnung oder linearer Algebra haben, eine Herausforderung darstellen, so dass es für absolute Neulinge weniger zugänglich ist.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
Math and Architectures of Deep Learning
In Math and Architectures of Deep Learning werden die Grundlagen des Deep Learning auf nützliche und für Praktiker zugängliche Weise dargelegt.
Die mathematischen Paradigmen, die dem Deep Learning zugrunde liegen, sind in der Regel zunächst schwer lesbare akademische Abhandlungen, die Ingenieure oft im Unklaren darüber lassen, wie ihre Modelle tatsächlich funktionieren. Math and Architectures of Deep Learning überbrückt die Kluft zwischen Theorie und Praxis, indem es die Mathematik des Deep Learning Seite an Seite mit praktischen Implementierungen in Python und PyTorch darlegt. Sie werden einen Blick in die "Black Box" werfen, um zu verstehen, wie Ihr Code funktioniert, und lernen, Spitzenforschung zu verstehen, die Sie in praktische Anwendungen umsetzen können.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Es ist wichtig zu verstehen, wie Ihre Deep-Learning-Modelle funktionieren, damit Sie sie effizient warten und anderen Beteiligten erklären können. Das Erlernen der mathematischen Grundlagen und der Architektur neuronaler Netze kann eine Herausforderung sein, aber es zahlt sich aus. Sie können sich nicht mehr blind auf vorgefertigte DL-Modelle verlassen, sondern sind in der Lage, Modelle für Ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln, anzupassen und neu zu gestalten. Und wenn etwas schief geht, werden Sie froh sein, dass Sie Probleme schnell erkennen und beheben können.
Über das Buch
Math and Architectures of Deep Learning stellt die Grundlagen von DL auf eine Weise dar, die für Praktiker nützlich und zugänglich ist. Jedes Kapitel erforscht ein neues grundlegendes DL-Konzept oder Architekturmuster, erklärt die zugrundeliegende Mathematik und zeigt anhand von gut kommentiertem Python-Code, wie sie in der Praxis funktionieren. Sie beginnen mit einer Einführung in die Grundlagen der Algebra, Kalkulation und Statistik und arbeiten sich bis zu den modernsten DL-Paradigmen aus der neuesten Forschung vor. Am Ende des Kurses werden Sie über eine Kombination aus theoretischem Verständnis und praktischen Fähigkeiten verfügen, um DL-Architekturen für nahezu jede reale Herausforderung zu identifizieren und zu implementieren.
Was ist drin?
⬤ Mathe, Theorie und Programmierprinzipien Seite an Seite.
⬤ Lineare Algebra, Vektorrechnung und multivariate Statistik für Deep Learning.
⬤ Die Struktur neuronaler Netze.
⬤ Implementierung von Deep Learning-Architekturen mit Python und PyTorch.
⬤ Fehlersuche bei leistungsschwachen Modellen.
⬤ Arbeitsbeispiele in herunterladbaren Jupyter-Notizbüchern.
(Über den Leser)
Für Python-Programmierer mit Grundkenntnissen in Algebra und Infinitesimalrechnung.
Über den Autor
Krishnendu Chaudhury ist ein Experte für Deep Learning und Computer Vision mit jahrzehntelanger Erfahrung bei Google und Adobe Systems. Zurzeit ist er CTO und Mitbegründer von Drishti Technologies. Er hat einen Doktortitel in Informatik von der University of Kentucky in Lexington.
| ISBN: | 9781617296482 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Seitenzahl: | 450 |
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