Deep learning is een krachtig instrument kunstmatige intelligentie dat verandert veel dingen. Het is essentieel om een ​​goede kennis van Deep Learning te hebben als je carrière wilt maken in AI. Om uw leven gemakkelijker te maken, hebben we een lijst gemaakt met enkele veelvoorkomende Deep Learning-e-boeken die u moet lezen. Deze lijst bevat 12 gratis e-boeken om u te helpen meer te leren over diepgaand leren. Ze leggen uit wat het is, hoe het wordt gebruikt en er worden spannende nieuwe dingen mee gedaan. Elk boek behandelt verschillende delen van deep learning, zoals hoe het werkt en hoe het wordt gebruikt bij zaken als het zien van afbeeldingen, het begrijpen van taal en meer.

Sleutelfactoren

Op basis van een aantal belangrijke criteria werden deze 12 gratis deep learning eBooks beperkt:

• Relevantie en dekking: Van basisconcepten tot toepassingen in de echte wereld op een reeks gebieden, waaronder computer visie en natuurlijke taal Bij verwerking gaat elk boek in op een substantieel deel van deep learning.
• gezaghebbendheid: De inhoud van deze publicaties is gegarandeerd accuraat en geloofwaardig omdat veel van de auteurs bekend zijn en zeer bekwaam zijn op het gebied van deep learning, waaronder Yoshua Bengio, Ian Goodfellow en Michael Nielsen.
• Toegankelijkheid: Iedereen die meer wil leren over deep learning kan eenvoudig toegang krijgen tot de gekozen eBooks omdat ze allemaal gratis online beschikbaar zijn.
• uniciteit: Sommige publicaties bevatten nieuwe inzichten, zoals het concentreren op specialistische methoden zoals GAN's en probabilistische modellering of het toepassen van bepaalde programmeertalen, zoals R, voor diepgaand leren.
• Diversiteit aan onderwerpen: De lijst bevat boeken die een breed spectrum aan onderwerpen binnen deep learning bestrijken, zodat er iets is voor beginners die op zoek zijn naar een introductie tot gevorderde beoefenaars die op zoek zijn naar gespecialiseerde inzichten.
• uitvoerbaarheid: Sommige boeken richten zich op praktische implementaties en bieden praktische voorbeelden en codeeroefeningen, wat waardevol is voor degenen die diepgaand leren willen toepassen in scenario's uit de echte wereld.

Door met deze dingen rekening te houden, probeert de lijst een uitgebreide verzameling gratis eBooks voor diepgaand leren aan te bieden die tegemoetkomen aan een verscheidenheid aan interesses en leerdoelen in het onderwerp.

12 beste gratis e-books voor diepgaand leren

Laten we in de beschrijving van elk boek duiken.

1. "Deep Learning" door Ian Goodfellow, Yoshua Bengio en Aaron Courville

• Omschrijving: Dit uitgebreide boek dient als een fundamentele gids voor diepgaand leren en behandelt een breed scala aan onderwerpen, van basisprincipes tot geavanceerde technieken. Het wordt algemeen beschouwd als een gezaghebbende hulpbron op dit gebied.
• Wie moet lezen: Ideaal voor beginners die op zoek zijn naar een grondig begrip van diepgaande leerconcepten en ook waardevol voor ervaren beoefenaars die hun kennis willen verdiepen.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie beschikbaar op Diep leerboek

2. "Diep leren voor computervisie" door Rajalingappaa Shanmugamani

• Omschrijving: Dit boek richt zich op deep learning-technieken specifiek voor computer vision-taken zoals beeldclassificatie en objectdetectie. Het biedt inzicht in geavanceerde computer vision-toepassingen.
• Wie moet lezen: Aanbevolen voor diegenen die geïnteresseerd zijn in het toepassen van deep learning op computer vision-taken, van studenten tot onderzoekers.
• Beschikbaarheid: Gratis PDF-download op Pakket gratis eBook

3. “Inleiding tot diep leren” door MIT Press

• Omschrijving: Een inleidend boek dat de basisprincipes van deep learning behandelt met voorbeelden en oefeningen. Het is ontworpen als een beginnersvriendelijke hulpbron.
• Wie moet lezen: Beginners die een gestructureerde introductie willen tot deep learning-concepten.
• Beschikbaarheid: Gratis PDF-download op MIT Press

4. “Deep Learning met Python” door Francois Chollet

• Omschrijving: Dit boek is geschreven door de maker van Keras en richt zich op praktisch diepgaand leren met behulp van de programmeertaal Python. Het legt de nadruk op praktische codeervoorbeelden.
• Wie moet lezen: Python-ontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in het toepassen van deep learning-technieken met Keras.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie op Manning

5. "Diep leren voor natuurlijke taalverwerking" door Palash Goyal, Sumit Pandey

• Omschrijving: Onderzoekt de toepassing van deep learning-technieken op natuurlijke taalverwerkingstaken. Het behandelt onderwerpen als sentimentanalyse, taalmodellering en meer.
• Wie moet lezen: Geschikt voor diegenen die willen begrijpen hoe deep learning wordt gebruikt bij het verwerken en begrijpen van menselijke taal.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie

6. "Het bouwen van door machine learning aangedreven applicaties" door Emmanuel Ameisen

• Omschrijving: Hoewel dit boek niet uitsluitend gericht is op diepgaand leren, leert het hoe u modellen voor diep leren effectief kunt integreren in praktische toepassingen. Het behandelt aspecten van machine learning engineering.
• Wie moet lezen: Ontwikkelaars en datawetenschappers die geïnteresseerd zijn in het inzetten van machine learning, inclusief deep learning-modellen, in echte toepassingen.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie op O'Reilly

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

• Omschrijving: Dit boek behandelt deep learning-concepten met behulp van Python en populaire bibliotheken zoals TensorFlow. Het bevat praktijkvoorbeelden en codefragmenten.
• Wie moet lezen: Python-ontwikkelaars die zich willen verdiepen in deep learning met TensorFlow.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie op O'Reilly

8. “Deep Learning with R” door François Chollet, JJ Allaire

• Omschrijving: Dit boek richt zich op het gebruik van de programmeertaal R voor deep learning-taken. Het biedt inzicht in het gebruik van R met TensorFlow en Keras.
• Wie moet lezen: R-gebruikers die geïnteresseerd zijn in het toepassen van deep learning-technieken met behulp van R.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie op Manning

9. ‘Machine Learning-verlangen’ door Andrew Ng

• Omschrijving: Hoewel het niet strikt een diepgaand leerboek is, biedt het waardevolle inzichten in het effectief ontwerpen en inzetten van machine learning-systemen. Het behandelt praktische aspecten van machine learning engineering.
• Wie moet lezen: Degenen die geïnteresseerd zijn in het begrijpen van het proces van het bouwen en inzetten van machine learning-systemen.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie op deeplearning.ai

10. “Deep Learning for Coders met fastai en PyTorch” door Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Omschrijving: Richt zich op praktisch diep leren met behulp van de fastai-bibliotheek en PyTorch. Het benadrukt een op coderen gerichte benadering met voorbeelden uit de echte wereld.
• Wie moet lezen: Codeerders en ontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in hands-on deep learning met PyTorch en fastai.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie op snel.ai

11. “Probabilistisch diep leren met Python” door Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Omschrijving: Onderzoekt het snijvlak van deep learning en probabilistische modellering, en biedt inzicht in de onzekerheid bij deep learning. Het behandelt onderwerpen als Bayesiaanse neurale netwerken.
• Wie moet lezen: Degenen die geïnteresseerd zijn in het begrijpen van onzekerheid en probabilistische aspecten van deep learning.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie op O'Reilly

12. “R Deep Learning Essentials” door Mark Hodnett

• Omschrijving: Richt zich op deep learning met behulp van de programmeertaal R, waarbij verschillende deep learning-architecturen en -technieken in R worden behandeld.
• Wie moet lezen: R-gebruikers die geïnteresseerd zijn in deep learning, vooral degenen die deep learning-modellen in R willen implementeren.
• Beschikbaarheid: Gratis online versie op Pakket gratis eBook

Einde opmerking

Kennis is zowel krachtig als beschikbaar op het gebied van deep learning. Voor zowel beginners als experts biedt de zorgvuldig gekozen collectie van 12 gratis eBooks een startpunt en een uitgebreide verkenning. Deze bronnen zijn geschikt voor een breed scala aan leerdoelen, of het nu gaat om het leren van de basisprincipes, het verdiepen in specifieke onderwerpen zoals generatieve vijandige netwerken (GAN's) of het onderzoeken van codeertoepassingen in de echte wereld. Deze eBooks dienen als kennispijlers naarmate het vakgebied zich ontwikkelt, waardoor zowel experts als enthousiastelingen kunnen profiteren van het potentieel van deep learning voor creativiteit en ontdekking.

U kunt ook ons ​​artikel lezen op beste diepgaande leerboeken hier.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/