Învățarea profundă este un instrument puternic de inteligență artificială asta schimbă multe lucruri. Este esențial să aveți o bună cunoaștere a Deep Learning, dacă doriți să faceți o carieră în AI. Pentru a vă ușura viața, am făcut o listă cu câteva cărți electronice comune de Deep Learning, pe care trebuie să le citiți. Această listă are 12 cărți electronice gratuite pentru a vă ajuta să învățați despre învățarea profundă. Ei explică ce este, cum este folosit și lucruri noi interesante care se fac cu el. Fiecare carte acoperă diferite părți ale învățării profunde, cum ar fi modul în care funcționează și cum este folosită în lucruri precum vizualizarea imaginilor, înțelegerea limbajului și multe altele.

Factori cheie

Pe baza unui număr de criterii importante, aceste 12 cărți electronice gratuite de deep learning au fost restrânse:

• Relevanță și acoperire: De la concepte de bază la aplicații din lumea reală într-o gamă largă de domenii, inclusiv viziunea computerului și limba naturală procesare, fiecare carte abordează o parte substanțială a învățării profunde.
• Autoritate: Conținutul acestor publicații este garantat a fi exact și credibil, deoarece mulți dintre autori sunt bine-cunoscuți și foarte calificați în domeniul învățării profunde, inclusiv Yoshua Bengio, Ian Goodfellow și Michael Nielsen.
• Accesibilitate: Toți cei care doresc să afle mai multe despre învățarea profundă pot accesa pur și simplu cărțile electronice alese, deoarece toate sunt disponibile gratuit online.
• unicitatea: Unele publicații includ perspective noi, cum ar fi concentrarea asupra metodelor specializate precum GAN-urile și modelarea probabilistică sau aplicarea anumitor limbaje de programare, cum ar fi R, pentru învățarea profundă.
• Diversitatea subiectelor: Lista include cărți care acoperă un spectru larg de subiecte din cadrul învățării profunde, asigurând că există ceva pentru începătorii care caută o introducere pentru practicienii avansați care caută perspective specializate.
• Functionalitate: Unele cărți se concentrează pe implementări practice, oferind exemple practice și exerciții de codare, ceea ce este valoros pentru cei care doresc să aplice învățarea profundă în scenarii din lumea reală.

Luând în considerare aceste lucruri, lista încearcă să ofere o colecție cuprinzătoare de cărți electronice gratuite de deep learning care îndeplinesc o varietate de interese și obiective de învățare în materie.

12 cele mai bune cărți electronice gratuite pentru învățare profundă

Permiteți-ne să ne aprofundăm în descrierea fiecărei cărți.

1. „Învățare profundă” de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio și Aaron Courville

• Descriere: Această carte cuprinzătoare servește drept ghid de bază pentru învățarea profundă, acoperind o gamă largă de subiecte, de la principii de bază la tehnici avansate. Este considerată pe scară largă ca o resursă autorizată în domeniu.
• Cine ar trebui să citească: Ideal pentru începătorii care doresc o înțelegere aprofundată a conceptelor de învățare profundă și, de asemenea, valoros pentru practicienii cu experiență care doresc să-și aprofundeze cunoștințele.
• Disponibilitate: Versiune online gratuită disponibilă la Cartea de învățare profundă

2. „Deep Learning for Computer Vision” de Rajalingappaa Shanmugamani

• Descriere: Această carte se concentrează pe tehnicile de învățare profundă în special pentru sarcinile de viziune pe computer, cum ar fi clasificarea imaginilor și detectarea obiectelor. Oferă informații despre aplicațiile avansate de viziune computerizată.
• Cine ar trebui să citească: Recomandat celor interesați să aplice învățarea profundă la sarcinile de viziune pe computer, de la studenți la cercetători.
• Disponibilitate: descărcare gratuită PDF la Packt carte electronică gratuită

3. „Introduction to Deep Learning” de MIT Press

• Descriere: O carte introductivă care acoperă elementele de bază ale învățării profunde cu exemple și exerciții. Este conceput ca o resursă prietenoasă pentru începători.
• Cine ar trebui să citească: Începători care doresc o introducere structurată în conceptele de deep learning.
• Disponibilitate: descărcare gratuită PDF la MIT Press

4. „Învățare profundă cu Python” de Francois Chollet

• Descriere: Scrisă de creatorul Keras, această carte se concentrează pe învățarea profundă practică folosind limbajul de programare Python. Subliniază exemplele practice de codare.
• Cine ar trebui să citească: Dezvoltatorii Python interesați să aplice tehnici de învățare profundă folosind Keras.
• Disponibilitate: versiune online gratuită la Manning

5. „Învățare profundă pentru procesarea limbajului natural” de Palash Goyal, Sumit Pandey

• Descriere: explorează aplicarea tehnicilor de învățare profundă la sarcinile de procesare a limbajului natural. Acoperă subiecte precum analiza sentimentelor, modelarea limbii și multe altele.
• Cine ar trebui să citească: Potrivit pentru cei interesați să înțeleagă modul în care învățarea profundă este utilizată în procesarea și înțelegerea limbajului uman.
• Disponibilitate: Versiune online gratuită

6. „Clădire aplicații bazate pe învățare automată” de Emmanuel Ameisen

• Descriere: Deși nu se concentrează exclusiv pe învățarea profundă, această carte învață cum să integrezi eficient modelele de învățare profundă în aplicații practice. Acesta acoperă aspecte ale ingineriei învățării automate.
• Cine ar trebui să citească: Dezvoltatori și oameni de știință de date interesați de implementarea învățării automate, inclusiv modele de învățare profundă, în aplicații din lumea reală.
• Disponibilitate: versiune online gratuită la O'Reilly

7. „Python Deep Learning” de Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Descriere: Această carte acoperă concepte de deep learning folosind Python și biblioteci populare precum TensorFlow. Include exemple practice și fragmente de cod.
• Cine ar trebui să citească: Dezvoltatorii Python care doresc să se aprofundeze în învățarea profundă cu TensorFlow.
• Disponibilitate: versiune online gratuită la O'Reilly

8. „Învățare profundă cu R” de François Chollet, JJ Allaire

• Descriere: Această carte se concentrează pe utilizarea limbajului de programare R pentru sarcini de învățare profundă. Oferă informații despre utilizarea R cu TensorFlow și Keras.
• Cine ar trebui să citească: R utilizatori interesați să aplice tehnici de învățare profundă folosind R.
• Disponibilitate: versiune online gratuită la Manning

9. „Machine Learning Yearning” de Andrew Ng

• Descriere: Deși nu este strict o carte de învățare profundă, oferă informații valoroase despre proiectarea și implementarea eficientă a sistemelor de învățare automată. Acesta acoperă aspecte practice ale ingineriei învățării automate.
• Cine ar trebui să citească: Cei interesați să înțeleagă procesul de construire și implementare a sistemelor de învățare automată.
• Disponibilitate: versiune online gratuită la deeplearning.ai

10. „Învățare profundă pentru codificatori cu fastai și PyTorch” de Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Descriere: Se concentrează pe învățarea profundă practică folosind biblioteca fastai și PyTorch. Subliniază o abordare centrată pe codificare cu exemple din lumea reală.
• Cine ar trebui să citească: programatori și dezvoltatori interesați de învățarea profundă practică cu PyTorch și fastai.
• Disponibilitate: versiune online gratuită la repede.ai

11. „Învățare profundă probabilistică cu Python” de Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Descriere: explorează intersecția dintre învățarea profundă și modelarea probabilistică, oferind perspective asupra incertitudinii în învățarea profundă. Acoperă subiecte precum rețelele neuronale bayesiene.
• Cine ar trebui să citească: Cei interesați să înțeleagă incertitudinea și aspectele probabilistice ale învățării profunde.
• Disponibilitate: versiune online gratuită la O'Reilly

12. „R Deep Learning Essentials” de Mark Hodnett

• Descriere: Se concentrează pe învățarea profundă folosind limbajul de programare R, acoperind diferite arhitecturi și tehnici de învățare profundă în R.
• Cine ar trebui să citească: R utilizatorii interesați de deep learning, în special cei care doresc să implementeze modele de deep learning în R.
• Disponibilitate: versiune online gratuită la Packt carte electronică gratuită

Notă finală

Cunoașterea este atât puternică, cât și disponibilă în domeniul învățării profunde. Pentru începători și experți deopotrivă, colecția atent aleasă de 12 cărți electronice gratuite oferă un punct de plecare și o explorare cuprinzătoare. Aceste resurse sunt potrivite pentru o gamă largă de obiective de învățare, fie că este vorba de învățarea elementelor fundamentale, de aprofundarea unor subiecte specifice, cum ar fi rețelele adverse generative (GAN) sau investigarea aplicațiilor de codare din lumea reală. Aceste cărți electronice servesc drept piloni ai cunoștințelor pe măsură ce domeniul se dezvoltă, permițând atât experților, cât și entuziaștilor să profite de potențialul de creativitate și descoperire al învățării profunde.

Puteți citi și articolul nostru pe cele mai bune cărți de deep learning aici.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/