Deep learning er et stærkt værktøj til kunstig intelligens det ændrer mange ting. Det er vigtigt at have et godt kendskab til Deep Learning, hvis du har som mål at gøre karriere inden for AI. For at gøre dit liv nemt, har vi lavet en liste over nogle almindelige Deep Learning e-bøger, som du skal læse. Denne liste har 12 gratis e-bøger, der hjælper dig med at lære om dyb læring. De forklarer, hvad det er, hvordan det bruges, og spændende nye ting, der bliver gjort med det. Hver bog dækker forskellige dele af dyb læring, som hvordan den fungerer, og hvordan den bruges til ting som at se billeder, forstå sprog og meget mere.
Nøglefaktorer
Baseret på en række vigtige kriterier blev disse 12 gratis deep learning e-bøger indsnævret:
- Relevans og dækning: Fra grundlæggende koncepter til applikationer i den virkelige verden inden for en række områder, herunder computersyn , naturligt sprog hver bog omhandler en væsentlig del af dyb læring.
- Autoritativitet: Indholdet i disse publikationer er garanteret nøjagtigt og troværdigt, fordi mange af forfatterne er velkendte og yderst dygtige inden for deep learning, herunder Yoshua Bengio, Ian Goodfellow og Michael Nielsen.
- Tilgængelighed: Alle, der ønsker at lære mere om deep learning, kan blot få adgang til de valgte e-bøger, fordi de alle er frit tilgængelige online.
- Enestående: Nogle publikationer inkluderer ny indsigt, såsom at koncentrere sig om specialistmetoder som GAN'er og probabilistisk modellering eller anvendelse af bestemte programmeringssprog, som R, til dyb læring.
- Mangfoldighed af emner: Listen inkluderer bøger, der dækker et bredt spektrum af emner inden for deep learning, hvilket sikrer, at der er noget for begyndere, der søger en introduktion til avancerede praktikere, der leder efter specialiseret indsigt.
- funktionalitet: Nogle bøger fokuserer på praktiske implementeringer, giver praktiske eksempler og kodningsøvelser, hvilket er værdifuldt for dem, der ønsker at anvende dyb læring i scenarier i den virkelige verden.
Ved at tage disse ting i betragtning, søger listen at tilbyde en omfattende samling af gratis dyb læring e-bøger, der opfylder en række interesser og læringsmål i faget.
12 bedste gratis Deep Learning e-bøger
Lad os dykke ned i beskrivelsen af hver bog.
1. "Deep Learning" af Ian Goodfellow, Yoshua Bengio og Aaron Courville
- Beskrivelse: Denne omfattende bog fungerer som en grundlæggende guide til dyb læring, og dækker en bred vifte af emner fra grundlæggende principper til avancerede teknikker. Det betragtes bredt som en autoritativ ressource på området.
- Hvem skal læse: Ideel til begyndere, der søger en grundig forståelse af deep learning-koncepter og også værdifuld for erfarne praktikere, der ønsker at uddybe deres viden.
- Tilgængelighed: Gratis onlineversion tilgængelig på Bog om dyb læring
2. "Deep Learning for Computer Vision" af Rajalingappaa Shanmugamani
- Beskrivelse: Denne bog fokuserer på dyb læringsteknikker specifikt til computersynsopgaver såsom billedklassificering og objektdetektering. Det giver indsigt i avancerede computervisionsapplikationer.
- Hvem skal læse: Anbefales til dem, der er interesseret i at anvende dyb læring til computervisionsopgaver, fra studerende til forskere.
- Tilgængelighed: Gratis PDF-download på Pakke gratis e-bog
3. "Introduction to Deep Learning" af MIT Press
- Beskrivelse: En introduktionsbog, der dækker det grundlæggende i dyb læring med eksempler og øvelser. Den er designet som en begyndervenlig ressource.
- Hvem skal læse: Begyndere, der ønsker en struktureret introduktion til deep learning koncepter.
- Tilgængelighed: Gratis PDF-download på MIT Press
4. "Deep Learning with Python" af Francois Chollet
- Beskrivelse: Denne bog er skrevet af skaberen af Keras og fokuserer på praktisk dyb læring ved hjælp af Python-programmeringssproget. Det lægger vægt på praktiske kodningseksempler.
- Hvem skal læse: Python-udviklere, der er interesserede i at anvende deep learning-teknikker ved hjælp af Keras.
- Tilgængelighed: Gratis online version på Manning
5. "Deep Learning for Natural Language Processing" af Palash Goyal, Sumit Pandey
- Beskrivelse: Udforsker anvendelsen af deep learning-teknikker til naturlige sprogbehandlingsopgaver. Det dækker emner som sentimentanalyse, sprogmodellering og mere.
- Hvem skal læse: Velegnet til dem, der er interesserede i at forstå, hvordan dyb læring bruges til at bearbejde og forstå menneskeligt sprog.
- Tilgængelighed: Gratis online version
6. "Building Machine Learning Powered Applications" af Emmanuel Ameisen
- Beskrivelse: Selvom den ikke udelukkende fokuserer på dyb læring, lærer denne bog, hvordan man effektivt integrerer dyb læringsmodeller i praktiske applikationer. Det dækker aspekter af maskinlæringsteknik.
- Hvem skal læse: Udviklere og dataforskere, der er interesserede i at implementere maskinlæring, herunder dybe læringsmodeller, i applikationer fra den virkelige verden.
- Tilgængelighed: Gratis online version på O'Reilly
7. "Python Deep Learning" af Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna
- Beskrivelse: Denne bog dækker deep learning-koncepter ved hjælp af Python og populære biblioteker som TensorFlow. Den indeholder praktiske eksempler og kodestykker.
- Hvem skal læse: Python-udviklere, der ønsker at dykke ned i dyb læring med TensorFlow.
- Tilgængelighed: Gratis online version på O'Reilly
8. "Deep Learning with R" af François Chollet, JJ Allaire
- Beskrivelse: Denne bog fokuserer på at bruge programmeringssproget R til deep learning-opgaver. Det giver indsigt i brugen af R med TensorFlow og Keras.
- Hvem skal læse: R-brugere, der er interesserede i at anvende deep learning-teknikker ved hjælp af R.
- Tilgængelighed: Gratis online version på Manning
9. "Machine Learning Yearning" af Andrew Ng
- Beskrivelse: Selvom det ikke udelukkende er en dyb læringsbog, tilbyder den værdifuld indsigt i design og implementering af maskinlæringssystemer effektivt. Det dækker praktiske aspekter af maskinlæringsteknik.
- Hvem skal læse: De, der er interesserede i at forstå processen med at bygge og implementere maskinlæringssystemer.
- Tilgængelighed: Gratis online version på deeplearning.ai
10. "Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch" af Sylvain Gugger, Jeremy Howard
- Beskrivelse: Fokuserer på praktisk dyb læring ved hjælp af fastai-biblioteket og PyTorch. Det understreger en kodningscentreret tilgang med eksempler fra den virkelige verden.
- Hvem skal læse: Kodere og udviklere, der er interesseret i praktisk dyb læring med PyTorch og fastai.
- Tilgængelighed: Gratis online version på hurtigt.ai
11. "Probabilistic Deep Learning with Python" af Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo
- Beskrivelse: Udforsker krydsfeltet mellem dyb læring og probabilistisk modellering, hvilket giver indsigt i usikkerhed i dyb læring. Det dækker emner som Bayesianske neurale netværk.
- Hvem skal læse: De, der er interesserede i at forstå usikkerhed og sandsynlighedsaspekter af dyb læring.
- Tilgængelighed: Gratis online version på O'Reilly
12. "R Deep Learning Essentials" af Mark Hodnett
- Beskrivelse: Fokuserer på deep learning ved hjælp af R-programmeringssproget, der dækker forskellige deep learning-arkitekturer og -teknikker i R.
- Hvem skal læse: R-brugere, der er interesserede i deep learning, især dem, der ønsker at implementere deep learning-modeller i R.
- Tilgængelighed: Gratis online version på Pakke gratis e-bog
Slut Bemærk
Viden er både potent og tilgængelig inden for deep learning. For både nybegyndere og eksperter tilbyder den nøje udvalgte samling af 12 gratis e-bøger et udgangspunkt og en omfattende udforskning. Disse ressourcer er velegnede til en bred vifte af læringsmål, hvad enten det er at lære det grundlæggende, dykke ned i specifikke emner som generative adversarial networks (GAN'er) eller at undersøge virkelige kodningsapplikationer. Disse e-bøger tjener som søjler for viden, efterhånden som feltet udvikler sig, hvilket gør det muligt for både eksperter og entusiaster at drage fordel af deep learnings potentiale for kreativitet og opdagelse.
Du kan også læse vores artikel om bedste deep learning-bøger her.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/
