Syväoppiminen on tehokas työkalu tekoäly se muuttaa monia asioita. On välttämätöntä, että sinulla on hyvä tuntemus syväoppimisesta, jos aiot tehdä uraa tekoälyn parissa. Helpottaaksemme elämääsi olemme tehneet luettelon yleisistä Deep Learning -e-kirjoista, jotka sinun on luettava. Tässä luettelossa on 12 ilmaista e-kirjaa, jotka auttavat sinua oppimaan syvällistä oppimista. He selittävät, mitä se on, miten sitä käytetään ja mitä sillä tehdään jännittäviä uusia asioita. Jokainen kirja kattaa syvän oppimisen eri osia, kuten sen, miten se toimii ja miten sitä käytetään esimerkiksi kuvien näkemiseen, kielen ymmärtämiseen ja muuhun.

Avaintekijät

Näitä 12 ilmaista syväoppimisen e-kirjaa rajattiin useiden tärkeiden kriteerien perusteella:

• Relevanssi ja kattavuus: Peruskonsepteista todellisiin sovelluksiin useilla eri aloilla, mukaan lukien tietokoneen visio ja luonnollinen kieli käsittelyn aikana jokainen kirja käsittelee huomattavan osan syvällistä oppimista.
• Auktoriteetti: Näiden julkaisujen sisältö on taatusti tarkkaa ja uskottavaa, koska monet kirjoittajista ovat tunnettuja ja erittäin taitavia syväoppimisen alalla, mukaan lukien Yoshua Bengio, Ian Goodfellow ja Michael Nielsen.
• saavutettavuus: Jokainen, joka haluaa oppia lisää syväoppimisesta, voi yksinkertaisesti käyttää valittuja e-kirjoja, koska ne ovat kaikki vapaasti saatavilla verkossa.
• Ainutlaatuisuus: Jotkut julkaisut sisältävät uusia oivalluksia, kuten keskittymistä erikoismenetelmiin, kuten GAN:iin ja todennäköisyyspohjaiseen mallinnukseen, tai tiettyjen ohjelmointikielten, kuten R:n, soveltamista syvään oppimiseen.
• Aiheiden monimuotoisuus: Luettelo sisältää kirjoja, jotka kattavat laajan kirjon syväoppimisen aiheita, mikä varmistaa, että aloittelijoille, jotka etsivät johdatusta edistyneille ammattilaisille, jotka etsivät erityisiä oivalluksia, löytyy jotakin.
• Käytännöllisyys: Jotkut kirjat keskittyvät käytännön toteutuksiin, tarjoavat käytännön esimerkkejä ja koodausharjoituksia, mikä on arvokasta niille, jotka haluavat soveltaa syväoppimista tosielämän skenaarioissa.

Ottamalla nämä asiat huomioon, luettelo pyrkii tarjoamaan kattavan kokoelman ilmaisia ​​syväoppimisen e-kirjoja, jotka vastaavat erilaisia ​​aihepiiriin liittyviä kiinnostuksen kohteita ja oppimistavoitteita.

12 parasta ilmaista syvän oppimisen e-kirjaa

Sukellaanpa jokaisen kirjan kuvaukseen.

1. "Syvä oppiminen", Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ja Aaron Courville

• Kuvaus: Tämä kattava kirja toimii perustavanlaatuisena oppaana syvään oppimiseen, ja se kattaa laajan joukon aiheita perusperiaatteista edistyneisiin tekniikoihin. Sitä pidetään laajalti arvovaltaisena resurssina alalla.
• Kenen pitäisi lukea: Ihanteellinen aloittelijoille, jotka haluavat syvällistä ymmärrystä syvän oppimisen käsitteistä, ja arvokas myös kokeneille harjoittajille, jotka haluavat syventää tietojaan.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio saatavilla osoitteessa Syvä oppimiskirja

2. "Deep Learning for Computer Vision", kirjoittanut Rajalingappaa Shanmugamani

• Kuvaus: Tämä kirja keskittyy syväoppimistekniikoihin erityisesti tietokonenäkötehtäviin, kuten kuvien luokitteluun ja esineiden havaitsemiseen. Se tarjoaa näkemyksiä edistyneistä tietokonenäkösovelluksista.
• Kenen pitäisi lukea: Suositellaan syväoppimisen soveltamisesta tietokonenäkötehtäviin kiinnostuneille opiskelijoista tutkijoihin.
• Saatavuus: Ilmainen PDF-lataus osoitteessa Paketti ilmainen e-kirja

3. MIT Pressin "Johdatus syvälliseen oppimiseen".

• Kuvaus: Johdatuskirja, joka kattaa syvän oppimisen perusteet esimerkein ja harjoituksin. Se on suunniteltu aloittelijaystävälliseksi resurssiksi.
• Kenen pitäisi lukea: Aloittelijat, jotka haluavat jäsennellyn johdannon syvän oppimisen käsitteisiin.
• Saatavuus: Ilmainen PDF-lataus osoitteessa MIT Press

4. "Deep Learning with Python", kirjoittanut Francois Chollet

• Kuvaus: Kerasin luojan kirjoittama kirja keskittyy käytännön syvään oppimiseen Python-ohjelmointikielellä. Se korostaa käytännön koodausesimerkkejä.
• Kenen pitäisi lukea: Python-kehittäjät, jotka ovat kiinnostuneita syväoppimistekniikoiden soveltamisesta Kerasin avulla.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio osoitteessa Miehitys

5. "Deep Learning for Natural Language Processing", Palash Goyal, Sumit Pandey

• Kuvaus: Tutkii syväoppimistekniikoiden soveltamista luonnollisen kielen käsittelytehtäviin. Se kattaa aiheita, kuten tunteiden analysointi, kielimallinnus ja paljon muuta.
• Kenen pitäisi lukea: Sopii niille, jotka ovat kiinnostuneita ymmärtämään, kuinka syväoppimista käytetään ihmisen kielen käsittelyssä ja ymmärtämisessä.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio

6. "Building Machine Learning Powered Applications", kirjoittanut Emmanuel Ameisen

• Kuvaus: Vaikka tämä kirja ei keskittynyt pelkästään syvään oppimiseen, se opettaa kuinka integroida syväoppimismalleja tehokkaasti käytännön sovelluksiin. Se kattaa koneoppimistekniikan näkökohdat.
• Kenen pitäisi lukea: Kehittäjät ja datatieteilijät, jotka ovat kiinnostuneita koneoppimisen, mukaan lukien syväoppimismallien, käyttöönotosta todellisissa sovelluksissa.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio osoitteessa O'Reilly

7. "Python Deep Learning" Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Kuvaus: Tämä kirja kattaa syvän oppimisen käsitteet käyttämällä Pythonia ja suosittuja kirjastoja, kuten TensorFlow. Se sisältää käytännön esimerkkejä ja koodinpätkiä.
• Kenen pitäisi lukea: Python-kehittäjät, jotka haluavat syventyä syvälliseen oppimiseen TensorFlow'n avulla.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio osoitteessa O'Reilly

8. "Deep Learning with R", kirjoittanut François Chollet, JJ Allaire

• Kuvaus: Tämä kirja keskittyy R-ohjelmointikielen käyttöön syvään oppimiseen. Se tarjoaa näkemyksiä R:n käytöstä TensorFlown ja Kerasin kanssa.
• Kenen pitäisi lukea: R-käyttäjät, jotka ovat kiinnostuneita soveltamaan syväoppimistekniikoita R:n avulla.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio osoitteessa Miehitys

9. "Machine Learning Yearning", kirjoittanut Andrew Ng

• Kuvaus: Vaikka se ei olekaan täysin syvällinen oppimiskirja, se tarjoaa arvokkaita oivalluksia koneoppimisjärjestelmien tehokkaaseen suunnitteluun ja käyttöönottoon. Se kattaa koneoppimistekniikan käytännön näkökohdat.
• Kenen pitäisi lukea: Ne, jotka ovat kiinnostuneita ymmärtämään koneoppimisjärjestelmien rakentamis- ja käyttöönottoprosessia.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio osoitteessa deepLearning.ai

10. Sylvain Gugger, Jeremy Howard "Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch"

• Kuvaus: Keskittyy käytännön syväoppimiseen käyttämällä fastai-kirjastoa ja PyTorchia. Se korostaa koodauskeskeistä lähestymistapaa tosimaailman esimerkein.
• Kenen pitäisi lukea: Koodaajat ja kehittäjät, jotka ovat kiinnostuneita käytännön syistä PyTorchin ja fastain avulla.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio osoitteessa nopeasti.ai

11. Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo "Probabilistic Deep Learning with Python"

• Kuvaus: Tutkii syvän oppimisen ja todennäköisyyspohjaisen mallinnuksen risteyskohtaa ja tarjoaa näkemyksiä syvän oppimisen epävarmuudesta. Se kattaa aiheita, kuten Bayesin neuroverkot.
• Kenen pitäisi lukea: Ne, jotka ovat kiinnostuneita ymmärtämään syvän oppimisen epävarmuutta ja todennäköisyysnäkökohtia.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio osoitteessa O'Reilly

12. Mark Hodnettin "R Deep Learning Essentials".

• Kuvaus: Keskittyy syväoppimiseen R-ohjelmointikielellä, kattaa R:n erilaiset syväoppimisarkkitehtuurit ja tekniikat.
• Kenen pitäisi lukea: R-käyttäjät, jotka ovat kiinnostuneita syväoppimisesta, erityisesti ne, jotka haluavat toteuttaa syväoppimismalleja R:ssä.
• Saatavuus: Ilmainen online-versio osoitteessa Paketti ilmainen e-kirja

Lopeta huomautus

Tieto on sekä tehokasta että saatavilla syväoppimisen alalla. Sekä aloittelijoille että asiantuntijoille huolella valittu 12 ilmaisen e-kirjan kokoelma tarjoaa lähtökohdan ja kattavan tutkimisen. Nämä resurssit sopivat monenlaisiin oppimistavoitteisiin, olipa kyseessä sitten perusasioiden oppiminen, tiettyjen aiheiden, kuten generatiivisten vastakkaisten verkkojen (GAN) tutkiminen, tai todellisten koodaussovellusten tutkiminen. Nämä e-kirjat toimivat tietämyksen pilareina alan kehittyessä, jolloin sekä asiantuntijat että harrastajat voivat hyödyntää syvän oppimisen potentiaalia luovuuteen ja löytöihin.

Voit myös lukea artikkelimme aiheesta parhaat syväoppimiskirjat tästä.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/