Глубокое обучение — мощный инструмент искусственный интеллект это меняет многое. Очень важно иметь хорошие знания в области глубокого обучения, если вы хотите сделать карьеру в области искусственного интеллекта. Чтобы облегчить вам жизнь, мы составили список некоторых распространенных электронных книг по глубокому обучению, которые вам обязательно нужно прочитать. В этом списке есть 12 бесплатных электронных книг, которые помогут вам узнать о глубоком обучении. Они объясняют, что это такое, как оно используется, и рассказывают о новых интересных вещах, которые с его помощью можно сделать. Каждая книга охватывает различные части глубокого обучения, например, как оно работает и как оно используется для просмотра изображений, понимания языка и многого другого.

Ключевые факторы

Основываясь на ряде важных критериев, эти 12 бесплатных электронных книг по глубокому обучению были сужены:

• Актуальность и охват: От базовых концепций до реальных приложений в различных областях, включая компьютерное зрение и естественный язык обработки, каждая книга посвящена значительной части глубокого обучения.
• Авторитетность: Содержание этих публикаций гарантированно будет точным и достоверным, поскольку многие авторы хорошо известны и имеют высокую квалификацию в области глубокого обучения, в том числе Йошуа Бенджио, Ян Гудфеллоу и Майкл Нильсен.
• Доступность: Каждый, кто хочет узнать больше о глубоком обучении, может просто получить доступ к выбранным электронным книгам, поскольку все они находятся в свободном доступе в Интернете.
• Уникальность: Некоторые публикации включают новые идеи, такие как концентрация на специализированных методах, таких как GAN и вероятностное моделирование, или применение определенных языков программирования, таких как R, для глубокого обучения.
• Разнообразие тем: в список включены книги, охватывающие широкий спектр тем глубокого обучения, поэтому найдется что-то для начинающих, ищущих введение, и для опытных практиков, ищущих специализированные идеи.
• практицизм: Некоторые книги посвящены практическим реализациям, содержат практические примеры и упражнения по программированию, что ценно для тех, кто хочет применить глубокое обучение в реальных сценариях.

Принимая эти факторы во внимание, список стремится предложить обширную коллекцию бесплатных электронных книг по глубокому обучению, которые отвечают различным интересам и целям обучения по этому предмету.

12 лучших бесплатных электронных книг по глубокому обучению

Давайте углубимся в описание каждой книги.

1. «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвилля.

• Описание: Эта всеобъемлющая книга служит основополагающим руководством по глубокому обучению и охватывает широкий спектр тем, от базовых принципов до передовых методов. Он широко известен как авторитетный ресурс в этой области.
• Кому стоит прочитать: идеально подходит для новичков, стремящихся получить глубокое понимание концепций глубокого обучения, а также ценен для опытных практиков, желающих углубить свои знания.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия доступна по адресу Книга по глубокому обучению

2. «Глубокое обучение для компьютерного зрения», Раджалингаппаа Шанмугамани.

• Описание: Эта книга посвящена методам глубокого обучения, специально предназначенным для задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений и обнаружение объектов. Он предлагает понимание передовых приложений компьютерного зрения.
• Кому стоит прочитать: рекомендуется всем, кто заинтересован в применении глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения, от студентов до исследователей.
• Доступность: Бесплатная загрузка PDF-файла по адресу Бесплатная электронная книга Packt

3. «Введение в глубокое обучение», MIT Press.

• Описание: вводная книга, в которой рассматриваются основы глубокого обучения с примерами и упражнениями. Он разработан как ресурс, удобный для начинающих.
• Кому стоит прочитать: Новички, которым нужно структурированное введение в концепции глубокого обучения.
• Доступность: Бесплатная загрузка PDF-файла по адресу MIT Press

4. «Глубокое обучение с помощью Python», Франсуа Шолле.

• Описание: Эта книга, написанная создателем Keras, посвящена практическому глубокому обучению с использованием языка программирования Python. В нем особое внимание уделяется практическим примерам кодирования.
• Кому стоит прочитать: Разработчики Python, заинтересованные в применении методов глубокого обучения с использованием Keras.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия по адресу Manning

5. «Глубокое обучение для обработки естественного языка», Палаш Гоял, Сумит Панди.

• Описание: исследует применение методов глубокого обучения для задач обработки естественного языка. Он охватывает такие темы, как анализ настроений, языковое моделирование и многое другое.
• Кому стоит прочитать: Подходит для тех, кто хочет понять, как глубокое обучение используется для обработки и понимания человеческого языка.
• Доступность: Бесплатная онлайн версия

6. «Создание приложений на основе машинного обучения», Эммануэль Амайзен.

• Описание: Хотя эта книга сосредоточена не только на глубоком обучении, она учит тому, как эффективно интегрировать модели глубокого обучения в практические приложения. Он охватывает аспекты машинного обучения.
• Кому стоит прочитать: Разработчики и специалисты по обработке данных, заинтересованные во внедрении машинного обучения, включая модели глубокого обучения, в реальных приложениях.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия по адресу O'Reilly

7. «Глубокое обучение Python», Иван Васильев, Дэниел Слейтер, Джанмарио Спаканья.

• Описание: В этой книге рассматриваются концепции глубокого обучения с использованием Python и популярных библиотек, таких как TensorFlow. Он включает практические примеры и фрагменты кода.
• Кому стоит прочитать: Разработчики Python, желающие углубиться в глубокое обучение с помощью TensorFlow.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия по адресу O'Reilly

8. «Глубокое обучение с помощью R», Франсуа Шолле, Ж. Ж. Алер.

• Описание: Эта книга посвящена использованию языка программирования R для задач глубокого обучения. Он дает представление об использовании R с TensorFlow и Keras.
• Кому стоит прочитать: Пользователи R, заинтересованные в применении методов глубокого обучения с использованием R.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия по адресу Manning

9. «Тоска по машинному обучению», Эндрю Нг

• Описание: Хотя она и не является книгой по глубокому обучению, она предлагает ценную информацию по эффективному проектированию и развертыванию систем машинного обучения. Он охватывает практические аспекты машинного обучения.
• Кому стоит прочитать: Те, кто заинтересован в понимании процесса создания и развертывания систем машинного обучения.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия по адресу глубокое обучение.ai

10. «Глубокое обучение для программистов с помощью fastai и PyTorch», Сильвен Гуггер, Джереми Ховард.

• Описание: ориентирован на практическое глубокое обучение с использованием библиотеки fastai и PyTorch. В нем подчеркивается подход, ориентированный на кодирование, с примерами из реальной жизни.
• Кому стоит прочитать: Программисты и разработчики, заинтересованные в практическом глубоком обучении с помощью PyTorch и fastai.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия по адресу быстрый.ай

11. «Вероятностное глубокое обучение с помощью Python», Оливер Дюрр, Майкл Линднер, Ив-Лоран Ком Само.

• Описание: исследует пересечение глубокого обучения и вероятностного моделирования, давая представление о неопределенности в глубоком обучении. Он охватывает такие темы, как байесовские нейронные сети.
• Кому стоит прочитать: Те, кто заинтересован в понимании неопределенности и вероятностных аспектов глубокого обучения.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия по адресу O'Reilly

12. «Основы глубокого обучения R», Марк Ходнетт.

• Описание: фокусируется на глубоком обучении с использованием языка программирования R, охватывая различные архитектуры и методы глубокого обучения в R.
• Кому стоит прочитать: Пользователи R, заинтересованные в глубоком обучении, особенно те, кто хочет реализовать модели глубокого обучения в R.
• Доступность: Бесплатная онлайн-версия по адресу Бесплатная электронная книга Packt

Конец Примечание

Знания являются мощными и доступными в области глубокого обучения. Как для новичков, так и для экспертов тщательно подобранная коллекция из 12 бесплатных электронных книг предлагает отправную точку и всестороннее исследование. Эти ресурсы подходят для широкого спектра целей обучения, будь то изучение основ, углубление в конкретные темы, такие как генеративно-состязательные сети (GAN), или исследование реальных приложений кодирования. Эти электронные книги служат основой знаний по мере развития этой области, позволяя как экспертам, так и энтузиастам воспользоваться потенциалом глубокого обучения для творчества и открытий.

Вы также можете прочитать нашу статью о лучшие книги по глубокому обучению здесь.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/