Dyplæring er et kraftig verktøy for kunstig intelligens det forandrer mange ting. Det er viktig å ha god kunnskap om Deep Learning, hvis du har som mål å gjøre en karriere innen AI. For å gjøre livet ditt enkelt, har vi laget en liste over noen vanlige Deep Learning-ebøker som du må lese. Denne listen har 12 gratis e-bøker som hjelper deg å lære om dyp læring. De forklarer hva det er, hvordan det brukes, og spennende nye ting som blir gjort med det. Hver bok dekker ulike deler av dyp læring, som hvordan den fungerer og hvordan den brukes i ting som å se bilder, forstå språk og mer.

Nøkkel faktorer

Basert på en rekke viktige kriterier, ble disse 12 gratis dyplærings-e-bøkene begrenset:

• Relevans og dekning: Fra grunnleggende konsepter til virkelige applikasjoner innen en rekke felt, inkludert datasyn og naturlig språk behandling, tar hver bok for seg en betydelig del av dyp læring.
• Autoritativitet: Innholdet i disse publikasjonene er garantert nøyaktig og troverdig fordi mange av forfatterne er velkjente og svært dyktige innen dyp læring, inkludert Yoshua Bengio, Ian Goodfellow og Michael Nielsen.
• tilgjengelighet: Alle som ønsker å lære mer om dyp læring kan ganske enkelt få tilgang til de valgte e-bøkene fordi de alle er fritt tilgjengelig på nettet.
• Unikt: Noen publikasjoner inkluderer ny innsikt, for eksempel å konsentrere seg om spesialistmetoder som GAN-er og sannsynlighetsmodellering eller å bruke bestemte programmeringsspråk, som R, for dyp læring.
• Mangfold av emner: Listen inkluderer bøker som dekker et bredt spekter av emner innen dyp læring, og sikrer at det er noe for nybegynnere som søker en introduksjon til avanserte utøvere som leter etter spesialisert innsikt.
• praktisk: Noen bøker fokuserer på praktiske implementeringer, og gir praktiske eksempler og kodeøvelser, noe som er verdifullt for de som ønsker å bruke dyp læring i virkelige scenarier.

Ved å ta hensyn til disse tingene, søker listen å tilby en omfattende samling av gratis dyplærings-ebøker som oppfyller en rekke interesser og læringsmål i faget.

12 beste gratis Deep Learning e-bøker

La oss dykke ned i beskrivelsen av hver bok.

1. "Deep Learning" av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio og Aaron Courville

• Beskrivelse: Denne omfattende boken fungerer som en grunnleggende guide til dyp læring, og dekker et bredt spekter av emner fra grunnleggende prinsipper til avanserte teknikker. Det er allment ansett som en autoritativ ressurs på feltet.
• Hvem bør lese: Ideell for nybegynnere som søker en grundig forståelse av dyplæringskonsepter og også verdifullt for erfarne utøvere som ønsker å utdype kunnskapen sin.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon tilgjengelig på Bok om dyp læring

2. "Deep Learning for Computer Vision" av Rajalingappaa Shanmugamani

• Beskrivelse: Denne boken fokuserer på dyplæringsteknikker spesifikt for datasynoppgaver som bildeklassifisering og objektgjenkjenning. Den gir innsikt i avanserte datasynsapplikasjoner.
• Hvem bør lese: Anbefales for de som er interessert i å bruke dyp læring på datasynsoppgaver, fra studenter til forskere.
• Tilgjengelighet: Gratis PDF-nedlasting på Packt gratis e-bok

3. "Introduction to Deep Learning" av MIT Press

• Beskrivelse: En introduksjonsbok som dekker det grunnleggende om dyp læring med eksempler og øvelser. Den er utformet som en nybegynnervennlig ressurs.
• Hvem bør lese: Nybegynnere som ønsker en strukturert innføring i dyplæringskonsepter.
• Tilgjengelighet: Gratis PDF-nedlasting på MIT Press

4. «Deep Learning with Python» av Francois Chollet

• Beskrivelse: Denne boken er skrevet av skaperen av Keras, og fokuserer på praktisk dyp læring ved bruk av programmeringsspråket Python. Den legger vekt på praktiske kodingseksempler.
• Hvem bør lese: Python-utviklere som er interessert i å bruke dyplæringsteknikker ved å bruke Keras.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon på Manning

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

• Beskrivelse: Utforsker bruken av dyplæringsteknikker på naturlig språkbehandlingsoppgaver. Den dekker emner som sentimentanalyse, språkmodellering og mer.
• Hvem bør lese: Passer for de som er interessert i å forstå hvordan dyp læring brukes i bearbeiding og forståelse av menneskelig språk.
• Tilgjengelighet: Gratis online versjon

6. "Building Machine Learning Powered Applications" av Emmanuel Ameisen

• Beskrivelse: Selv om denne boken ikke kun fokuserer på dyp læring, lærer denne boken hvordan man effektivt kan integrere dyplæringsmodeller i praktiske applikasjoner. Den dekker aspekter ved maskinlæringsteknikk.
• Hvem bør lese: Utviklere og dataforskere som er interessert i å implementere maskinlæring, inkludert dyplæringsmodeller, i virkelige applikasjoner.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon på O'Reilly

7. «Python Deep Learning» av Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Beskrivelse: Denne boken dekker dyplæringskonsepter ved bruk av Python og populære biblioteker som TensorFlow. Den inkluderer praktiske eksempler og kodebiter.
• Hvem bør lese: Python-utviklere som ønsker å fordype seg i dyp læring med TensorFlow.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon på O'Reilly

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

• Beskrivelse: Denne boken fokuserer på bruk av programmeringsspråket R for dyplæringsoppgaver. Den gir innsikt i bruk av R med TensorFlow og Keras.
• Hvem bør lese: R-brukere som er interessert i å bruke dyplæringsteknikker ved å bruke R.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon på Manning

9. "Machine Learning Yearning" av Andrew Ng

• Beskrivelse: Selv om den strengt tatt ikke er en dyp læringsbok, tilbyr den verdifull innsikt i å designe og implementere maskinlæringssystemer effektivt. Den dekker praktiske aspekter ved maskinlæringsteknikk.
• Hvem bør lese: De som er interessert i å forstå prosessen med å bygge og distribuere maskinlæringssystemer.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon på deeplearning.ai

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

• Beskrivelse: Fokuserer på praktisk dyp læring ved å bruke fastai-biblioteket og PyTorch. Den legger vekt på en kodingssentrisk tilnærming med eksempler fra den virkelige verden.
• Hvem bør lese: Kodere og utviklere som er interessert i praktisk dyp læring med PyTorch og fastai.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon på fort.ai

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

• Beskrivelse: Utforsker skjæringspunktet mellom dyp læring og probabilistisk modellering, og gir innsikt i usikkerhet i dyp læring. Den dekker emner som Bayesianske nevrale nettverk.
• Hvem bør lese: De som er interessert i å forstå usikkerhet og sannsynlighetsaspekter ved dyp læring.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon på O'Reilly

12. "R Deep Learning Essentials" av Mark Hodnett

• Beskrivelse: Fokuserer på dyp læring ved å bruke R-programmeringsspråket, og dekker ulike dyplæringsarkitekturer og -teknikker i R.
• Hvem bør lese: R-brukere som er interessert i dyp læring, spesielt de som ønsker å implementere dyplæringsmodeller i R.
• Tilgjengelighet: Gratis nettversjon på Packt gratis e-bok

Sluttnotat

Kunnskap er både potent og tilgjengelig innen dyp læring. For både nybegynnere og eksperter tilbyr den nøye utvalgte samlingen av 12 gratis e-bøker et utgangspunkt og en omfattende utforskning. Disse ressursene passer for et bredt spekter av læringsmål, det være seg å lære det grunnleggende, fordype seg i spesifikke emner som generative adversarial networks (GANs), eller å undersøke virkelige kodeapplikasjoner. Disse e-bøkene fungerer som pilarer for kunnskap etter hvert som feltet utvikler seg, og gjør det mulig for både eksperter og entusiaster å dra nytte av dyp lærings potensiale for kreativitet og oppdagelse.

Du kan også lese artikkelen vår om beste dyplæringsbøker her.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/