Głębokie uczenie się jest potężnym narzędziem sztuczna inteligencja to zmienia wiele rzeczy. Jeśli planujesz karierę w AI, niezbędna jest dobra znajomość Deep Learning. Aby ułatwić Ci życie, stworzyliśmy listę popularnych e-booków Deep Learning, które musisz przeczytać. Na tej liście znajduje się 12 bezpłatnych e-booków, które pomogą Ci poznać głębokie uczenie się. Wyjaśniają, co to jest, jak się go używa i jakie ciekawe rzeczy można z nim zrobić. Każda książka omawia różne części głębokiego uczenia się, na przykład jego działanie i sposób wykorzystania w takich rzeczach, jak oglądanie obrazów, rozumienie języka i nie tylko.

Kluczowe czynniki

W oparciu o szereg ważnych kryteriów zawężono listę 12 bezpłatnych e-booków poświęconych głębokiemu uczeniu się:

• Trafność i zasięg: Od podstawowych koncepcji po rzeczywiste zastosowania w różnych dziedzinach, w tym wizja komputerowa i język naturalny przetwarzania danych, każda książka omawia znaczną część głębokiego uczenia się.
• Autorytatywność: Gwarantujemy, że treść tych publikacji jest dokładna i wiarygodna, ponieważ wielu autorów jest dobrze znanych i posiada wysokie kwalifikacje w dziedzinie głębokiego uczenia się, w tym Yoshua Bengio, Ian Goodfellow i Michael Nielsen.
• Dostępność: Każdy, kto chce dowiedzieć się więcej na temat głębokiego uczenia się, może po prostu sięgnąć do wybranych e-booków, ponieważ wszystkie są ogólnodostępne w Internecie.
• Wyjątkowość: Niektóre publikacje zawierają nowatorskie spostrzeżenia, takie jak skupienie się na specjalistycznych metodach, takich jak GAN i modelowanie probabilistyczne, lub zastosowanie określonych języków programowania, takich jak R, do głębokiego uczenia się.
• Różnorodność tematów: na liście znajdują się książki obejmujące szerokie spektrum tematów związanych z głębokim uczeniem się, dzięki czemu znajdą coś dla początkujących, którzy szukają wprowadzenia, dla zaawansowanych praktyków poszukujących specjalistycznych spostrzeżeń.
• Praktyczność: Niektóre książki skupiają się na praktycznych wdrożeniach, dostarczając praktycznych przykładów i ćwiczeń z kodowania, co jest cenne dla tych, którzy chcą zastosować głębokie uczenie się w rzeczywistych scenariuszach.

Biorąc te rzeczy pod uwagę, lista ma na celu zaoferowanie obszernego zbioru bezpłatnych e-booków do głębokiego uczenia się, które odpowiadają różnorodnym zainteresowaniom i celom nauczania w danym temacie.

12 najlepszych darmowych e-booków poświęconych głębokiemu uczeniu się

Zagłębmy się w opis każdej książki.

1. „Głębokie uczenie się” autorstwa Iana Goodfellowa, Yoshua Bengio i Aarona Courville'a

• Opis: Ta obszerna książka służy jako podstawowy przewodnik po głębokim uczeniu się i obejmuje szeroki zakres tematów, od podstawowych zasad po zaawansowane techniki. Jest powszechnie uważany za wiarygodne źródło informacji w tej dziedzinie.
• Kto powinien przeczytać: Idealny dla początkujących, którzy chcą dogłębnego zrozumienia koncepcji głębokiego uczenia się, a także cenny dla doświadczonych praktyków, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa dostępna pod adresem Książka do głębokiego uczenia się

2. „Głębokie uczenie się dla widzenia komputerowego” Rajalingappaa Shanmugamani

• Opis: Ta książka koncentruje się na technikach głębokiego uczenia się, szczególnie w zadaniach związanych z wizją komputerową, takich jak klasyfikacja obrazów i wykrywanie obiektów. Oferuje wgląd w zaawansowane aplikacje do przetwarzania obrazu komputerowego.
• Kto powinien przeczytać: Zalecane dla osób zainteresowanych zastosowaniem głębokiego uczenia się do zadań związanych z widzeniem komputerowym, od studentów po badaczy.
• Dostępność: Bezpłatny plik PDF do pobrania pod adresem Pakiet bezpłatnych e-booków

3. „Wprowadzenie do głębokiego uczenia się” autorstwa MIT Press

• Opis: Książka wprowadzająca, która obejmuje podstawy głębokiego uczenia się z przykładami i ćwiczeniami. Został zaprojektowany jako źródło przyjazne dla początkujących.
• Kto powinien przeczytać: Początkujący, którzy chcą uporządkowanego wprowadzenia do koncepcji głębokiego uczenia się.
• Dostępność: Bezpłatny plik PDF do pobrania pod adresem MIT Press

4. „Głębokie uczenie się z Pythonem” Francois Cholleta

• Opis: Napisana przez twórcę Keras, ta książka koncentruje się na praktycznym głębokim uczeniu się przy użyciu języka programowania Python. Kładzie nacisk na praktyczne przykłady kodowania.
• Kto powinien przeczytać: Programiści Pythona zainteresowani zastosowaniem technik głębokiego uczenia się przy użyciu Keras.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa pod adresem Manning

5. „Głębokie uczenie się w przetwarzaniu języka naturalnego” Palash Goyal, Sumit Pandey

• Opis: Bada zastosowanie technik głębokiego uczenia się do zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Obejmuje takie tematy, jak analiza nastrojów, modelowanie języka i nie tylko.
• Kto powinien przeczytać: Odpowiedni dla osób zainteresowanych zrozumieniem, w jaki sposób uczenie głębokie jest wykorzystywane w przetwarzaniu i rozumieniu ludzkiego języka.
• Dostępność: Darmowa wersja online

6. „Tworzenie aplikacji opartych na uczeniu maszynowym” Emmanuela Ameisena

• Opis: Książka ta nie koncentruje się wyłącznie na głębokim uczeniu, ale uczy, jak skutecznie integrować modele głębokiego uczenia się z praktycznymi zastosowaniami. Obejmuje aspekty inżynierii uczenia maszynowego.
• Kto powinien przeczytać: programiści i naukowcy zajmujący się danymi zainteresowani wdrażaniem uczenia maszynowego, w tym modeli głębokiego uczenia się, w rzeczywistych aplikacjach.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa pod adresem O'Reilly

7. „Python Deep Learning” autorstwa Iwana Wasiliewa, Daniela Slatera, Gianmario Spacagna

• Opis: W tej książce omówiono koncepcje głębokiego uczenia się z wykorzystaniem języka Python i popularnych bibliotek, takich jak TensorFlow. Zawiera praktyczne przykłady i fragmenty kodu.
• Kto powinien przeczytać: Programiści Pythona, którzy chcą zagłębić się w głębokie uczenie się za pomocą TensorFlow.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa pod adresem O'Reilly

8. „Głębokie uczenie się za pomocą R” François Cholleta, JJ Allaire

• Opis: Ta książka koncentruje się na używaniu języka programowania R do zadań głębokiego uczenia się. Zapewnia wgląd w używanie R z TensorFlow i Keras.
• Kto powinien przeczytać: Użytkownicy języka R zainteresowani zastosowaniem technik głębokiego uczenia się przy użyciu języka R.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa pod adresem Manning

9. „Tęsknota za uczeniem maszynowym” – Andrew Ng

• Opis: Choć nie jest to książka wyłącznie poświęcona głębokiemu uczeniu się, oferuje cenne informacje na temat skutecznego projektowania i wdrażania systemów uczenia maszynowego. Obejmuje praktyczne aspekty inżynierii uczenia maszynowego.
• Kto powinien przeczytać: Osoby zainteresowane zrozumieniem procesu budowania i wdrażania systemów uczenia maszynowego.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa pod adresem deeplearning.ai

10. „Głębokie uczenie się dla programistów za pomocą fastai i PyTorch” autorstwa Sylvaina Guggera, Jeremy'ego Howarda

• Opis: Koncentruje się na praktycznym głębokim uczeniu się przy użyciu biblioteki fastai i PyTorch. Kładzie nacisk na podejście skoncentrowane na kodowaniu z przykładami ze świata rzeczywistego.
• Kto powinien przeczytać: Programiści i programiści zainteresowani praktycznym głębokim uczeniem się za pomocą PyTorch i fastai.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa pod adresem szybki.ai

11. „Probabilistyczne głębokie uczenie się z Pythonem” autorstwa Olivera Dürra, Michaela Lindnera, Yves-Laurent Kom Samo

• Opis: Bada skrzyżowanie głębokiego uczenia się i modelowania probabilistycznego, zapewniając wgląd w niepewność w głębokim uczeniu się. Obejmuje takie tematy, jak sieci neuronowe Bayesa.
• Kto powinien przeczytać: Osoby zainteresowane zrozumieniem niepewności i probabilistycznych aspektów głębokiego uczenia się.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa pod adresem O'Reilly

12. „Podstawy głębokiego uczenia się R” autorstwa Marka Hodnetta

• Opis: Koncentruje się na głębokim uczeniu się przy użyciu języka programowania R, obejmując różne architektury i techniki głębokiego uczenia się w R.
• Kto powinien przeczytać: Użytkownicy języka R zainteresowani głębokim uczeniem się, zwłaszcza ci, którzy chcą wdrożyć modele głębokiego uczenia się w R.
• Dostępność: Bezpłatna wersja internetowa pod adresem Pakiet bezpłatnych e-booków

Uwaga końcowa

Wiedza jest zarówno potężna, jak i dostępna w dziedzinie głębokiego uczenia się. Zarówno nowicjuszom, jak i ekspertom, starannie wybrana kolekcja 12 bezpłatnych e-booków stanowi punkt wyjścia i wszechstronną eksplorację. Zasoby te nadają się do szerokiego zakresu celów edukacyjnych, takich jak nauka podstaw, zagłębianie się w konkretne tematy, takie jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN), czy badanie zastosowań kodowania w świecie rzeczywistym. Te e-booki służą jako filary wiedzy w miarę rozwoju tej dziedziny, umożliwiając zarówno ekspertom, jak i entuzjastom wykorzystanie potencjału głębokiego uczenia się w zakresie kreatywności i odkryć.

Możesz również przeczytać nasz artykuł na najlepsze książki o głębokim nauczaniu tutaj.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/