Deep Learning ist ein leistungsstarkes Werkzeug von künstliche Intelligenz das verändert viele Dinge. Wenn Sie eine Karriere in der KI anstreben, sind gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning unerlässlich. Um Ihnen das Leben zu erleichtern, haben wir eine Liste einiger gängiger Deep-Learning-E-Books zusammengestellt, die Sie unbedingt lesen müssen. Diese Liste enthält 12 kostenlose E-Books, die Ihnen beim Erlernen von Deep Learning helfen. Sie erklären, was es ist, wie es verwendet wird und welche aufregenden neuen Dinge damit gemacht werden können. Jedes Buch behandelt verschiedene Teile des Deep Learning, etwa wie es funktioniert und wie es zum Beispiel zum Sehen von Bildern, zum Verstehen von Sprache und mehr verwendet wird.

Schlüsselfaktoren

Anhand einer Reihe wichtiger Kriterien wurden diese 12 kostenlosen Deep-Learning-eBooks eingegrenzt:

• Relevanz und Reichweite: Von grundlegenden Konzepten bis hin zu realen Anwendungen in einer Reihe von Bereichen, darunter Computer Vision und Natürliche Sprache In jedem Buch wird ein wesentlicher Teil des Deep Learning behandelt.
• Autorität: Der Inhalt dieser Veröffentlichungen ist garantiert korrekt und glaubwürdig, da viele der Autoren auf dem Gebiet des Deep Learning bekannt und hochqualifiziert sind, darunter Yoshua Bengio, Ian Goodfellow und Michael Nielsen.
• Einfache Anwendung: Jeder, der mehr über Deep Learning erfahren möchte, kann einfach auf die ausgewählten E-Books zugreifen, da diese alle online frei verfügbar sind.
• Einzigartigkeit: Einige Veröffentlichungen enthalten neue Erkenntnisse, beispielsweise die Konzentration auf spezielle Methoden wie GANs und probabilistische Modellierung oder die Anwendung bestimmter Programmiersprachen wie R für Deep Learning.
• Themenvielfalt: Die Liste umfasst Bücher, die ein breites Themenspektrum im Bereich Deep Learning abdecken, sodass sowohl für Anfänger, die eine Einführung suchen, als auch für Fortgeschrittene, die nach speziellen Erkenntnissen suchen, etwas dabei ist.
• Praktikabilität: Einige Bücher konzentrieren sich auf praktische Implementierungen und bieten praktische Beispiele und Codierungsübungen, was für diejenigen wertvoll ist, die Deep Learning in realen Szenarien anwenden möchten.

Durch die Berücksichtigung dieser Aspekte möchte die Liste eine umfassende Sammlung kostenloser Deep-Learning-E-Books anbieten, die eine Vielzahl von Interessen und Lernzielen in diesem Fach abdecken.

Die 12 besten kostenlosen Deep-Learning-eBooks

Lassen Sie uns in die Beschreibung jedes Buches eintauchen.

1. „Deep Learning“ von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville

• Beschreibung: Dieses umfassende Buch dient als grundlegender Leitfaden für Deep Learning und deckt ein breites Themenspektrum ab, von Grundprinzipien bis hin zu fortgeschrittenen Techniken. Es gilt weithin als maßgebliche Ressource auf diesem Gebiet.
• Wer sollte lesen: Ideal für Anfänger, die ein umfassendes Verständnis der Deep-Learning-Konzepte anstreben, und auch wertvoll für erfahrene Praktiker, die ihr Wissen vertiefen möchten.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version verfügbar unter Deep-Learning-Buch

2. „Deep Learning für Computer Vision“ von Rajalingappaa Shanmugamani

• Beschreibung: Dieses Buch konzentriert sich auf Deep-Learning-Techniken speziell für Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung. Es bietet Einblicke in fortgeschrittene Computer-Vision-Anwendungen.
• Wer sollte lesen: Empfohlen für alle, die daran interessiert sind, Deep Learning auf Computer-Vision-Aufgaben anzuwenden, vom Studenten bis zum Forscher.
• Verfügbarkeit: Kostenloser PDF-Download unter Kostenloses E-Book im Paket

3. „Einführung in Deep Learning“ von MIT Press

• Beschreibung: Ein Einführungsbuch, das die Grundlagen des Deep Learning mit Beispielen und Übungen behandelt. Es ist als einsteigerfreundliche Ressource konzipiert.
• Wer sollte lesen: Anfänger, die eine strukturierte Einführung in Deep-Learning-Konzepte wünschen.
• Verfügbarkeit: Kostenloser PDF-Download unter MIT Press

4. „Deep Learning mit Python“ von Francois Chollet

• Beschreibung: Dieses vom Erfinder von Keras verfasste Buch konzentriert sich auf praktisches Deep Learning mit der Programmiersprache Python. Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Codierungsbeispielen.
• Wer sollte lesen: Python-Entwickler, die an der Anwendung von Deep-Learning-Techniken mit Keras interessiert sind.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version unter Manning

5. „Deep Learning for Natural Language Processing“ von Palash Goyal, Sumit Pandey

• Beschreibung: Erforscht die Anwendung von Deep-Learning-Techniken auf Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es behandelt Themen wie Stimmungsanalyse, Sprachmodellierung und mehr.
• Wer sollte lesen: Geeignet für diejenigen, die verstehen möchten, wie Deep Learning bei der Verarbeitung und dem Verständnis menschlicher Sprache eingesetzt wird.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version

6. „Building Machine Learning Powered Applications“ von Emmanuel Ameisen

• Beschreibung: Dieses Buch konzentriert sich nicht nur auf Deep Learning, sondern lehrt auch, wie man Deep-Learning-Modelle effektiv in praktische Anwendungen integriert. Es behandelt Aspekte der maschinellen Lerntechnik.
• Wer sollte lesen: Entwickler und Datenwissenschaftler, die daran interessiert sind, maschinelles Lernen, einschließlich Deep-Learning-Modellen, in realen Anwendungen einzusetzen.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version unter O'Reilly

7. „Python Deep Learning“ von Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Beschreibung: Dieses Buch behandelt Deep-Learning-Konzepte mit Python und beliebten Bibliotheken wie TensorFlow. Es enthält praktische Beispiele und Codeausschnitte.
• Wer sollte lesen: Python-Entwickler, die sich mit TensorFlow mit Deep Learning befassen möchten.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version unter O'Reilly

8. „Deep Learning with R“ von François Chollet, JJ Allaire

• Beschreibung: Dieses Buch konzentriert sich auf die Verwendung der Programmiersprache R für Deep-Learning-Aufgaben. Es bietet Einblicke in die Verwendung von R mit TensorFlow und Keras.
• Wer sollte lesen: R-Benutzer, die an der Anwendung von Deep-Learning-Techniken mit R interessiert sind.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version unter Manning

9. „Machine Learning Yearning“ von Andrew Ng

• Beschreibung: Obwohl es sich nicht unbedingt um ein Deep-Learning-Buch handelt, bietet es wertvolle Einblicke in die effektive Gestaltung und Bereitstellung maschineller Lernsysteme. Es behandelt praktische Aspekte der maschinellen Lerntechnik.
• Wer sollte lesen: Diejenigen, die daran interessiert sind, den Prozess des Aufbaus und der Bereitstellung maschineller Lernsysteme zu verstehen.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version unter deeplearning.ai

10. „Deep Learning für Programmierer mit Fastai und PyTorch“ von Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Beschreibung: Konzentriert sich auf praktisches Deep Learning mit der Fastai-Bibliothek und PyTorch. Der Schwerpunkt liegt auf einem codierzentrierten Ansatz mit Beispielen aus der Praxis.
• Wer sollte lesen: Programmierer und Entwickler, die an praktischem Deep Learning mit PyTorch und Fastai interessiert sind.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version unter schnell.ai

11. „Probabilistisches Deep Learning mit Python“ von Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Beschreibung: Erforscht die Schnittstelle zwischen Deep Learning und probabilistischer Modellierung und bietet Einblicke in die Unsicherheit beim Deep Learning. Es behandelt Themen wie Bayesianische neuronale Netze.
• Wer sollte lesen: Diejenigen, die daran interessiert sind, Unsicherheit und probabilistische Aspekte des Deep Learning zu verstehen.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version unter O'Reilly

12. „R Deep Learning Essentials“ von Mark Hodnett

• Beschreibung: Konzentriert sich auf Deep Learning mit der Programmiersprache R und deckt verschiedene Deep-Learning-Architekturen und -Techniken in R ab.
• Wer sollte lesen: R-Benutzer, die sich für Deep Learning interessieren, insbesondere diejenigen, die Deep-Learning-Modelle in R implementieren möchten.
• Verfügbarkeit: Kostenlose Online-Version unter Kostenloses E-Book im Paket

Endnote

Wissen ist im Bereich Deep Learning sowohl wirksam als auch verfügbar. Sowohl für Anfänger als auch für Experten bietet die sorgfältig ausgewählte Sammlung von 12 kostenlosen E-Books einen Ausgangspunkt und eine umfassende Erkundung. Diese Ressourcen eignen sich für eine Vielzahl von Lernzielen, sei es das Erlernen der Grundlagen, die Vertiefung in bestimmte Themen wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder die Untersuchung realer Codierungsanwendungen. Diese E-Books dienen im Zuge der Weiterentwicklung des Fachgebiets als Wissenssäule und ermöglichen es sowohl Experten als auch Enthusiasten, das Kreativitäts- und Entdeckungspotenzial von Deep Learning zu nutzen.

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• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/