Pembelajaran mendalam adalah alat yang ampuh kecerdasan buatan itu mengubah banyak hal. Penting untuk memiliki pengetahuan yang baik tentang Pembelajaran Mendalam, jika Anda ingin berkarir di bidang AI. Untuk memudahkan hidup Anda, kami telah membuat daftar beberapa ebook Deep Learning umum yang harus Anda baca. Daftar ini memiliki 12 eBook gratis untuk membantu Anda mempelajari pembelajaran mendalam. Mereka menjelaskan apa itu, bagaimana penggunaannya, dan hal-hal baru yang menarik yang dilakukan dengan itu. Setiap buku mencakup berbagai bagian pembelajaran mendalam, seperti cara kerjanya dan cara penggunaannya dalam berbagai hal seperti melihat gambar, memahami bahasa, dan banyak lagi.

Faktor faktor kunci

Berdasarkan sejumlah kriteria penting, 12 eBook deep learning gratis ini dipersempit:

• Relevansi dan Cakupan: Mulai dari konsep dasar hingga penerapannya di dunia nyata di berbagai bidang, termasuk visi komputer dan bahasa alami pemrosesan, setiap buku membahas sebagian besar pembelajaran mendalam.
• Kewibawaan: Isi publikasi ini dijamin akurat dan kredibel karena banyak penulisnya yang terkenal dan sangat ahli di bidang deep learning, antara lain Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, dan Michael Nielsen.
• Aksesibilitas: Setiap orang yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang deep learning cukup mengakses eBook pilihan karena semuanya tersedia gratis secara online.
• Keunikan: Beberapa publikasi menyertakan wawasan baru, seperti berkonsentrasi pada metode khusus seperti GAN dan pemodelan probabilistik atau menerapkan bahasa pemrograman tertentu, seperti R, untuk pembelajaran mendalam.
• Keberagaman Topik: Daftar ini mencakup buku-buku yang mencakup spektrum topik yang luas dalam pembelajaran mendalam, memastikan ada sesuatu bagi pemula yang mencari pengenalan kepada praktisi tingkat lanjut yang mencari wawasan khusus.
• Kepraktisan: Beberapa buku berfokus pada implementasi praktis, memberikan contoh langsung, dan latihan pengkodean, yang berguna bagi mereka yang ingin menerapkan pembelajaran mendalam dalam skenario dunia nyata.

Dengan mempertimbangkan hal-hal ini, daftar ini berupaya menawarkan koleksi lengkap eBuku pembelajaran mendalam gratis yang memenuhi berbagai minat dan tujuan pembelajaran dalam subjek tersebut.

12 eBuku Pembelajaran Mendalam Gratis Terbaik

Mari kita selami deskripsi setiap buku.

1. “Pembelajaran Mendalam” oleh Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville

• Deskripsi Produk: Buku komprehensif ini berfungsi sebagai panduan dasar untuk pembelajaran mendalam, yang mencakup beragam topik mulai dari prinsip dasar hingga teknik tingkat lanjut. Hal ini secara luas dianggap sebagai sumber otoritatif di lapangan.
• Siapa yang harus membaca: Ideal untuk pemula yang mencari pemahaman menyeluruh tentang konsep pembelajaran mendalam dan juga berharga bagi praktisi berpengalaman yang ingin memperdalam pengetahuan mereka.
• Ketersediaan: Versi online gratis tersedia di Buku Pembelajaran Mendalam

2. “Pembelajaran Mendalam untuk Computer Vision” oleh Rajalingappaa Shanmugamani

• Deskripsi Produk: Buku ini berfokus pada teknik pembelajaran mendalam khusus untuk tugas-tugas computer vision seperti klasifikasi gambar dan deteksi objek. Ini menawarkan wawasan tentang aplikasi visi komputer tingkat lanjut.
• Siapa yang harus membaca: Direkomendasikan bagi mereka yang tertarik menerapkan pembelajaran mendalam pada tugas-tugas computer vision, mulai dari pelajar hingga peneliti.
• Ketersediaan: Unduh PDF gratis di Paket eBuku Gratis

3. “Pengantar Pembelajaran Mendalam” oleh MIT Press

• Deskripsi Produk: Buku pengantar yang membahas dasar-dasar pembelajaran mendalam dengan contoh dan latihan. Ini dirancang sebagai sumber daya yang ramah bagi pemula.
• Siapa yang harus membaca: Pemula yang menginginkan pengenalan terstruktur terhadap konsep pembelajaran mendalam.
• Ketersediaan: Unduh PDF gratis di MIT Press

4. “Pembelajaran Mendalam dengan Python” oleh Francois Chollet

• Deskripsi Produk: Ditulis oleh pencipta Keras, buku ini berfokus pada pembelajaran mendalam praktis menggunakan bahasa pemrograman Python. Ini menekankan contoh pengkodean langsung.
• Siapa yang harus membaca: Pengembang Python tertarik menerapkan teknik pembelajaran mendalam menggunakan Keras.
• Ketersediaan: Versi online gratis di Manning

5. “Pembelajaran Mendalam untuk Pemrosesan Bahasa Alami” oleh Palash Goyal, Sumit Pandey

• Deskripsi Produk: Menjelajahi penerapan teknik pembelajaran mendalam pada tugas pemrosesan bahasa alami. Ini mencakup topik-topik seperti analisis sentimen, pemodelan bahasa, dan banyak lagi.
• Siapa yang harus membaca: Cocok bagi mereka yang tertarik untuk memahami bagaimana deep learning digunakan dalam memproses dan memahami bahasa manusia.
• Ketersediaan: Versi daring gratis

6. “Membangun Aplikasi yang Didukung Pembelajaran Mesin” oleh Emmanuel Ameisen

• Deskripsi Produk: Meskipun tidak hanya berfokus pada pembelajaran mendalam, buku ini mengajarkan cara mengintegrasikan model pembelajaran mendalam ke dalam aplikasi praktis secara efektif. Ini mencakup aspek teknik pembelajaran mesin.
• Siapa yang harus membaca: Pengembang dan ilmuwan data yang tertarik menerapkan pembelajaran mesin, termasuk model pembelajaran mendalam, dalam aplikasi dunia nyata.
• Ketersediaan: Versi online gratis di O'Reilly

7. “Pembelajaran Mendalam Python” oleh Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Deskripsi Produk: Buku ini membahas konsep pembelajaran mendalam menggunakan Python dan perpustakaan populer seperti TensorFlow. Ini mencakup contoh praktis dan cuplikan kode.
• Siapa yang harus membaca: Pengembang Python ingin mempelajari pembelajaran mendalam dengan TensorFlow.
• Ketersediaan: Versi online gratis di O'Reilly

8. “Pembelajaran Mendalam dengan R” oleh François Chollet, JJ Allaire

• Deskripsi Produk: Buku ini berfokus pada penggunaan bahasa pemrograman R untuk tugas pembelajaran mendalam. Ini memberikan wawasan tentang penggunaan R dengan TensorFlow dan Keras.
• Siapa yang harus membaca: Pengguna R tertarik untuk menerapkan teknik pembelajaran mendalam menggunakan R.
• Ketersediaan: Versi online gratis di Manning

9. “Kerinduan Pembelajaran Mesin” oleh Andrew Ng

• Deskripsi Produk: Meskipun bukan buku pembelajaran mendalam, buku ini menawarkan wawasan berharga dalam merancang dan menerapkan sistem pembelajaran mesin secara efektif. Ini mencakup aspek praktis teknik pembelajaran mesin.
• Siapa yang harus membaca: Mereka yang tertarik untuk memahami proses membangun dan menerapkan sistem pembelajaran mesin.
• Ketersediaan: Versi online gratis di pembelajaran mendalam.ai

10. “Pembelajaran Mendalam untuk Pembuat Kode dengan fastai dan PyTorch” oleh Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Deskripsi Produk: Berfokus pada pembelajaran mendalam praktis menggunakan perpustakaan fastai dan PyTorch. Ini menekankan pendekatan coding-centric dengan contoh-contoh dunia nyata.
• Siapa yang harus membaca: Pembuat kode dan pengembang yang tertarik dengan pembelajaran mendalam langsung dengan PyTorch dan fastai.
• Ketersediaan: Versi online gratis di cepat

11. “Pembelajaran Mendalam Probabilistik dengan Python” oleh Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Deskripsi Produk: Menjelajahi titik temu antara pembelajaran mendalam dan pemodelan probabilistik, memberikan wawasan tentang ketidakpastian dalam pembelajaran mendalam. Ini mencakup topik-topik seperti jaringan saraf Bayesian.
• Siapa yang harus membaca: Mereka yang tertarik untuk memahami aspek ketidakpastian dan probabilistik dari pembelajaran mendalam.
• Ketersediaan: Versi online gratis di O'Reilly

12. “R Esensi Pembelajaran Mendalam” oleh Mark Hodnett

• Deskripsi Produk: Berfokus pada pembelajaran mendalam menggunakan bahasa pemrograman R, mencakup berbagai arsitektur dan teknik pembelajaran mendalam dalam R.
• Siapa yang harus membaca: Pengguna R yang tertarik dengan pembelajaran mendalam, terutama mereka yang ingin menerapkan model pembelajaran mendalam di R.
• Ketersediaan: Versi online gratis di Paket eBuku Gratis

Catatan Akhir

Pengetahuan sangat kuat dan tersedia di bidang pembelajaran mendalam. Untuk pemula dan ahli, koleksi 12 eBuku gratis yang dipilih dengan cermat menawarkan titik awal dan eksplorasi komprehensif. Sumber daya ini cocok untuk berbagai tujuan pembelajaran, baik mempelajari dasar-dasarnya, mempelajari topik tertentu seperti jaringan permusuhan generatif (GAN), atau menyelidiki aplikasi pengkodean dunia nyata. EBook ini berfungsi sebagai pilar pengetahuan seiring berkembangnya bidang ini, memungkinkan para ahli dan peminat untuk memanfaatkan potensi pembelajaran mendalam untuk kreativitas dan penemuan.

Anda juga dapat membaca artikel kami di buku pembelajaran mendalam terbaik sini.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/