Il deep learning è un potente strumento di intelligenza artificiale questo sta cambiando molte cose. È essenziale avere una buona conoscenza del Deep Learning, se si mira a fare carriera nell'intelligenza artificiale. Per semplificarti la vita, abbiamo creato un elenco di alcuni ebook comuni sul deep learning che devi leggere. Questo elenco contiene 12 ebook gratuiti per aiutarti a conoscere il deep learning. Spiegano cos'è, come viene utilizzato e le nuove entusiasmanti cose che si possono fare con esso. Ogni libro copre diverse parti del deep learning, come funziona e come viene utilizzato in cose come vedere immagini, comprendere il linguaggio e altro ancora.

Fattori chiave

Sulla base di una serie di criteri importanti, questi 12 eBook gratuiti di deep learning sono stati ristretti:

• Rilevanza e copertura: Dai concetti di base alle applicazioni nel mondo reale in una vasta gamma di campi, tra cui visione computerizzata ed linguaggio naturale elaborazione, ogni libro affronta una parte sostanziale del deep learning.
• Autorevolezza: Il contenuto di queste pubblicazioni è garantito accurato e credibile perché molti degli autori sono ben noti e altamente qualificati nel campo del deep learning, tra cui Yoshua Bengio, Ian Goodfellow e Michael Nielsen.
• Accessibilità: Tutti coloro che vogliono saperne di più sul deep learning possono semplicemente accedere agli eBook scelti perché sono tutti disponibili gratuitamente online.
• Unicità: Alcune pubblicazioni includono nuove intuizioni, come la concentrazione su metodi specialistici come i GAN e la modellazione probabilistica o l’applicazione di particolari linguaggi di programmazione, come R, per il deep learning.
• Diversità di argomenti: L'elenco include libri che coprono un ampio spettro di argomenti nell'ambito del deep learning, garantendo che ci sia qualcosa sia per i principianti che cercano un'introduzione che per i professionisti avanzati che cercano approfondimenti specializzati.
• Praticità: alcuni libri si concentrano su implementazioni pratiche, fornendo esempi pratici ed esercizi di codifica, utili per coloro che desiderano applicare il deep learning in scenari del mondo reale.

Tenendo conto di questi aspetti, l'elenco cerca di offrire una raccolta completa di eBook gratuiti di deep learning che soddisfano una varietà di interessi e obiettivi di apprendimento sull'argomento.

12 migliori eBook gratuiti per l'apprendimento profondo

Immergiamoci nella descrizione di ciascun libro.

1. "Deep Learning" di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville

• Descrizione: questo libro completo funge da guida fondamentale per il deep learning e copre un'ampia gamma di argomenti, dai principi di base alle tecniche avanzate. È ampiamente considerato una risorsa autorevole nel campo.
• Chi dovrebbe leggere: Ideale per i principianti che cercano una comprensione approfondita dei concetti di deep learning e utile anche per i professionisti esperti che desiderano approfondire le proprie conoscenze.
• Disponibilità: Versione online gratuita disponibile su Libro di deep learning

2. "Apprendimento profondo per la visione artificiale" di Rajalingappaa Shanmugamani

• Descrizione: questo libro si concentra sulle tecniche di deep learning specifiche per attività di visione artificiale come la classificazione delle immagini e il rilevamento di oggetti. Offre approfondimenti sulle applicazioni avanzate di visione artificiale.
• Chi dovrebbe leggere: consigliato a chi è interessato ad applicare il deep learning alle attività di visione artificiale, dagli studenti ai ricercatori.
• Disponibilità: Scarica gratuitamente il PDF su Pacchetto eBook gratuito

3. "Introduzione al deep learning" di MIT Press

• Descrizione: un libro introduttivo che tratta le basi del deep learning con esempi ed esercizi. È progettato come una risorsa adatta ai principianti.
• Chi dovrebbe leggere: Principianti che desiderano un'introduzione strutturata ai concetti di deep learning.
• Disponibilità: Scarica gratuitamente il PDF su MIT Press

4. "Apprendimento profondo con Python" di Francois Chollet

• Descrizione: Scritto dal creatore di Keras, questo libro si concentra sull'apprendimento profondo pratico utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Sottolinea esempi pratici di codifica.
• Chi dovrebbe leggere: sviluppatori Python interessati ad applicare tecniche di deep learning utilizzando Keras.
• Disponibilità: Versione online gratuita su Manning

5. "Apprendimento profondo per l'elaborazione del linguaggio naturale" di Palash Goyal, Sumit Pandey

• Descrizione: esplora l'applicazione delle tecniche di deep learning alle attività di elaborazione del linguaggio naturale. Copre argomenti come l'analisi del sentiment, la modellazione del linguaggio e altro ancora.
• Chi dovrebbe leggere: adatto a coloro che sono interessati a comprendere come viene utilizzato il deep learning nell'elaborazione e nella comprensione del linguaggio umano.
• Disponibilità: Versione online gratuita

6. "Creazione di applicazioni basate sull'apprendimento automatico" di Emmanuel Ameisen

• Descrizione: Sebbene non sia focalizzato esclusivamente sul deep learning, questo libro insegna come integrare in modo efficace i modelli di deep learning in applicazioni pratiche. Copre aspetti dell'ingegneria dell'apprendimento automatico.
• Chi dovrebbe leggere: sviluppatori e data scientist interessati all'implementazione dell'apprendimento automatico, inclusi modelli di deep learning, in applicazioni del mondo reale.
• Disponibilità: Versione online gratuita su O'Reilly

7. “Python Deep Learning” di Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Descrizione: questo libro tratta i concetti di deep learning utilizzando Python e librerie popolari come TensorFlow. Include esempi pratici e frammenti di codice.
• Chi dovrebbe leggere: sviluppatori Python che desiderano approfondire il deep learning con TensorFlow.
• Disponibilità: Versione online gratuita su O'Reilly

8. “Apprendimento profondo con R” di François Chollet, JJ Allaire

• Descrizione: questo libro si concentra sull'uso del linguaggio di programmazione R per attività di deep learning. Fornisce approfondimenti sull'utilizzo di R con TensorFlow e Keras.
• Chi dovrebbe leggere: Utenti R interessati ad applicare tecniche di deep learning utilizzando R.
• Disponibilità: Versione online gratuita su Manning

9. "Desiderio di apprendimento automatico" di Andrew Ng

• Descrizione: Sebbene non sia propriamente un libro sul deep learning, offre preziosi spunti sulla progettazione e l'implementazione efficace di sistemi di machine learning. Copre gli aspetti pratici dell'ingegneria dell'apprendimento automatico.
• Chi dovrebbe leggere: coloro che sono interessati a comprendere il processo di creazione e implementazione di sistemi di apprendimento automatico.
• Disponibilità: Versione online gratuita su deeplearning.ai

10. "Apprendimento profondo per programmatori con fastai e PyTorch" di Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Descrizione: si concentra sull'apprendimento profondo pratico utilizzando la libreria Fastai e PyTorch. Sottolinea un approccio incentrato sulla codifica con esempi del mondo reale.
• Chi dovrebbe leggere: programmatori e sviluppatori interessati al deep learning pratico con PyTorch e fastai.
• Disponibilità: Versione online gratuita su veloce.ai

11. “Apprendimento profondo probabilistico con Python” di Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Descrizione: esplora l'intersezione tra deep learning e modellazione probabilistica, fornendo approfondimenti sull'incertezza nel deep learning. Copre argomenti come le reti neurali bayesiane.
• Chi dovrebbe leggere: Coloro che sono interessati a comprendere l'incertezza e gli aspetti probabilistici del deep learning.
• Disponibilità: Versione online gratuita su O'Reilly

12. “R Deep Learning Essentials” di Mark Hodnett

• Descrizione: si concentra sull'apprendimento profondo utilizzando il linguaggio di programmazione R, coprendo varie architetture e tecniche di apprendimento profondo in R.
• Chi dovrebbe leggere: Utenti R interessati al deep learning, in particolare coloro che desiderano implementare modelli di deep learning in R.
• Disponibilità: Versione online gratuita su Pacchetto eBook gratuito

Nota finale

La conoscenza è potente e disponibile nel campo del deep learning. Sia per i principianti che per gli esperti, la raccolta accuratamente scelta di 12 eBook gratuiti offre un punto di partenza e un'esplorazione completa. Queste risorse sono adatte per un'ampia gamma di obiettivi di apprendimento, che si tratti di apprendere i fondamenti, approfondire argomenti specifici come le reti generative avversarie (GAN) o indagare su applicazioni di codifica nel mondo reale. Questi eBook fungono da pilastri della conoscenza man mano che il settore si sviluppa, consentendo sia agli esperti che agli appassionati di sfruttare il potenziale di creatività e scoperta del deep learning.

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