A aprendizagem profunda é uma ferramenta poderosa de inteligência artificial isso está mudando muitas coisas. É essencial ter um bom conhecimento de Deep Learning, se você pretende fazer carreira em IA. Para facilitar sua vida, fizemos uma lista de alguns e-books comuns de Deep Learning que você deve ler. Esta lista contém 12 e-books gratuitos para ajudá-lo a aprender sobre aprendizado profundo. Eles explicam o que é, como é usado e coisas novas e interessantes que estão sendo feitas com ele. Cada livro cobre diferentes partes do aprendizado profundo, como como ele funciona e como é usado em coisas como ver imagens, compreender a linguagem e muito mais.

Fatores Chave

Com base em uma série de critérios importantes, estes 12 e-books gratuitos de aprendizagem profunda foram reduzidos:

• Relevância e Cobertura: Desde conceitos básicos até aplicações do mundo real em diversos campos, incluindo visão computacional e linguagem natural processamento, cada livro aborda uma parte substancial do aprendizado profundo.
• Autoridade: O conteúdo dessas publicações é garantido como preciso e confiável porque muitos dos autores são bem conhecidos e altamente qualificados na área de aprendizagem profunda, incluindo Yoshua Bengio, Ian Goodfellow e Michael Nielsen.
• Acessibilidade: Todos que desejam aprender mais sobre aprendizagem profunda podem simplesmente acessar os e-books escolhidos, pois estão todos disponíveis gratuitamente online.
• Singularidade: Algumas publicações incluem novos insights, como a concentração em métodos especializados, como GANs e modelagem probabilística, ou a aplicação de linguagens de programação específicas, como R, para aprendizagem profunda.
• Diversidade de tópicos: a lista inclui livros que cobrem um amplo espectro de tópicos de aprendizagem profunda, garantindo que haja algo para iniciantes que buscam uma introdução a profissionais avançados em busca de insights especializados.
• Praticidade: alguns livros se concentram em implementações práticas, fornecendo exemplos práticos e exercícios de codificação, o que é valioso para quem deseja aplicar o aprendizado profundo em cenários do mundo real.

Levando essas coisas em consideração, a lista busca oferecer uma coleção abrangente de e-books gratuitos de aprendizagem profunda que atendem a uma variedade de interesses e objetivos de aprendizagem no assunto.

12 melhores e-books gratuitos de aprendizagem profunda

Vamos mergulhar na descrição de cada livro.

1. “Deep Learning” de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville

• Descrição: Este livro abrangente serve como um guia básico para o aprendizado profundo, abrangendo uma ampla gama de tópicos, desde princípios básicos até técnicas avançadas. É amplamente considerado como um recurso confiável na área.
• Quem deveria ler: Ideal para iniciantes que buscam uma compreensão completa dos conceitos de aprendizagem profunda e também valioso para profissionais experientes que buscam aprofundar seus conhecimentos.
• Disponibilidade: Versão online gratuita disponível em Livro de Aprendizagem Profunda

2. “Aprendizado profundo para visão computacional” por Rajalingappaa Shanmugamani

• Descrição: Este livro se concentra em técnicas de aprendizado profundo especificamente para tarefas de visão computacional, como classificação de imagens e detecção de objetos. Ele oferece insights sobre aplicativos avançados de visão computacional.
• Quem deveria ler: Recomendado para aqueles interessados ​​em aplicar aprendizagem profunda em tarefas de visão computacional, desde estudantes até pesquisadores.
• Disponibilidade: Baixe gratuitamente o PDF em E-book gratuito Packt

3. “Introdução ao Deep Learning” por MIT Press

• Descrição: Um livro introdutório que cobre os fundamentos do aprendizado profundo com exemplos e exercícios. Ele foi projetado como um recurso amigável para iniciantes.
• Quem deveria ler: Iniciantes que desejam uma introdução estruturada aos conceitos de aprendizagem profunda.
• Disponibilidade: Baixe gratuitamente o PDF em MIT Press

4. “Aprendizagem profunda com Python” por François Chollet

• Descrição: Escrito pelo criador de Keras, este livro enfoca o aprendizado prático profundo usando a linguagem de programação Python. Ele enfatiza exemplos práticos de codificação.
• Quem deveria ler: Desenvolvedores Python interessados ​​em aplicar técnicas de aprendizagem profunda usando Keras.
• Disponibilidade: Versão online gratuita em Tripulação

5. “Aprendizagem profunda para processamento de linguagem natural” por Palash Goyal, Sumit Pandey

• Descrição: explora a aplicação de técnicas de aprendizagem profunda a tarefas de processamento de linguagem natural. Abrange tópicos como análise de sentimento, modelagem de linguagem e muito mais.
• Quem deveria ler: Adequado para aqueles interessados ​​em compreender como o aprendizado profundo é usado no processamento e compreensão da linguagem humana.
• Disponibilidade: Versão online grátis

6. “Construindo aplicativos baseados em aprendizado de máquina”, por Emmanuel Ameisen

• Descrição: Embora não se concentre apenas no aprendizado profundo, este livro ensina como integrar modelos de aprendizado profundo em aplicações práticas de maneira eficaz. Abrange aspectos da engenharia de aprendizado de máquina.
• Quem deveria ler: Desenvolvedores e cientistas de dados interessados ​​em implantar aprendizado de máquina, incluindo modelos de aprendizado profundo, em aplicativos do mundo real.
• Disponibilidade: Versão online gratuita em O'Reilly

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

• Descrição: este livro aborda conceitos de aprendizado profundo usando Python e bibliotecas populares como TensorFlow. Inclui exemplos práticos e trechos de código.
• Quem deveria ler: Desenvolvedores Python que buscam se aprofundar no aprendizado profundo com o TensorFlow.
• Disponibilidade: Versão online gratuita em O'Reilly

8. “Aprendizagem Profunda com R” por François Chollet, JJ Allaire

• Descrição: Este livro se concentra no uso da linguagem de programação R para tarefas de aprendizado profundo. Ele fornece insights sobre o uso de R com TensorFlow e Keras.
• Quem deveria ler: Usuários de R interessados ​​em aplicar técnicas de aprendizagem profunda usando R.
• Disponibilidade: Versão online gratuita em Tripulação

9. “Anseio de aprendizado de máquina”, por Andrew Ng

• Descrição: Embora não seja estritamente um livro de aprendizado profundo, ele oferece insights valiosos sobre como projetar e implantar sistemas de aprendizado de máquina de maneira eficaz. Abrange aspectos práticos da engenharia de aprendizado de máquina.
• Quem deveria ler: Aqueles interessados ​​em compreender o processo de construção e implantação de sistemas de aprendizado de máquina.
• Disponibilidade: Versão online gratuita em aprendizagem profunda.ai

10. “Aprendizado profundo para codificadores com fastai e PyTorch” por Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Descrição: concentra-se no aprendizado profundo prático usando a biblioteca fastai e PyTorch. Ele enfatiza uma abordagem centrada na codificação com exemplos do mundo real.
• Quem deveria ler: Codificadores e desenvolvedores interessados ​​em aprendizado profundo prático com PyTorch e fastai.
• Disponibilidade: Versão online gratuita em rápido.ai

11. “Aprendizado profundo probabilístico com Python” por Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Descrição: explora a intersecção entre aprendizagem profunda e modelagem probabilística, fornecendo insights sobre a incerteza na aprendizagem profunda. Abrange tópicos como redes neurais bayesianas.
• Quem deveria ler: Aqueles interessados ​​em compreender a incerteza e os aspectos probabilísticos da aprendizagem profunda.
• Disponibilidade: Versão online gratuita em O'Reilly

12. “R Deep Learning Essentials” por Mark Hodnett

• Descrição: concentra-se no aprendizado profundo usando a linguagem de programação R, abrangendo diversas arquiteturas e técnicas de aprendizado profundo em R.
• Quem deveria ler: Usuários de R interessados ​​em aprendizagem profunda, especialmente aqueles que desejam implementar modelos de aprendizagem profunda em R.
• Disponibilidade: Versão online gratuita em E-book gratuito Packt

Nota Final

O conhecimento é potente e está disponível no campo do aprendizado profundo. Tanto para novatos quanto para especialistas, a coleção cuidadosamente escolhida de 12 e-books gratuitos oferece um ponto de partida e uma exploração abrangente. Esses recursos são adequados para uma ampla gama de objetivos de aprendizagem, seja aprender os fundamentos, aprofundar tópicos específicos, como redes adversárias generativas (GANs), ou investigar aplicações de codificação do mundo real. Esses e-books servem como pilares do conhecimento à medida que a área se desenvolve, permitindo que especialistas e entusiastas aproveitem o potencial do aprendizado profundo para criatividade e descoberta.

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