Bewertung:
Das Buch wird von vielen Lesern für seine umfassende und fesselnde Behandlung von Deep Learning gelobt, wodurch es sowohl für Anfänger als auch für Profis geeignet ist. Es wurde jedoch auch kritisiert, dass es knapp gehalten ist und keine intuitiven Erklärungen enthält, wodurch es sich weniger als Einführungstext für Neulinge eignet. Es gab auch Bedenken hinsichtlich der Verfügbarkeit des versprochenen zusätzlichen Codes, obwohl dieses Problem inzwischen gelöst zu sein scheint.
Vorteile:⬤ Gut geschrieben und fesselnd
⬤ bietet eine solide Grundlage in KI und Deep Learning
⬤ schlüsselt komplexe Konzepte effektiv auf
⬤ sowohl für Anfänger als auch für Profis geeignet
⬤ enthält hilfreiche Illustrationen
⬤ deckt eine Vielzahl von Themen und Anwendungen im Bereich Deep Learning ab.
⬤ Die Darstellung kann knapp sein und lässt intuitive Erklärungen vermissen
⬤ einige Abschnitte wiederholen grundlegende Berechnungen, während andere wichtige Details beschönigen
⬤ nicht als Einführungstext für absolute Anfänger geeignet
⬤ anfängliche Probleme mit der Verfügbarkeit von kostenlosem Code.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
Science of Deep Learning
Dieser aktuelle Leitfaden zum Deep Learning richtet sich an Studierende der Informatik, Elektrotechnik, Datenwissenschaft, Statistik und OR sowie an Forscher in Wissenschaft und Industrie.
Zu den aktuellen Themen gehören Transformatoren, GNNs, VAEs und Deep RL. Ergänzender Code und Hunderte von Übungen mit Lösungen werden auf der Website bereitgestellt.
| ISBN: | 9781108835084 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 360 |
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