การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเครื่องมืออันทรงพลังของ ปัญญาประดิษฐ์ นั่นกำลังเปลี่ยนแปลงหลายสิ่งหลายอย่าง จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีความรู้ที่ดีเกี่ยวกับ Deep Learning หากคุณต้องการประกอบอาชีพด้าน AI เพื่อให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น เราได้จัดทำรายการ eBook การเรียนรู้เชิงลึกทั่วไปที่คุณต้องอ่าน รายการนี้มี eBook ฟรี 12 เล่มเพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก พวกเขาอธิบายว่ามันคืออะไร ใช้อย่างไร และสิ่งใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นที่เกิดขึ้นกับมัน หนังสือแต่ละเล่มครอบคลุมส่วนต่างๆ ของการเรียนรู้เชิงลึก เช่น วิธีการทำงานและวิธีการนำไปใช้ในสิ่งต่างๆ เช่น การดูภาพ การทำความเข้าใจภาษา และอื่นๆ
ปัจจัยสำคัญ
ตามเกณฑ์ที่สำคัญหลายประการ eBook การเรียนรู้เชิงลึกฟรี 12 เล่มนี้ถูกจำกัดให้แคบลง:
- ความเกี่ยวข้องและความครอบคลุม: ตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงการใช้งานจริงในสาขาต่างๆ รวมถึง วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ และ ภาษาธรรมชาติ การประมวลผล หนังสือทุกเล่มกล่าวถึงส่วนสำคัญของการเรียนรู้เชิงลึก
- อำนาจหน้าที่: เนื้อหาในสิ่งพิมพ์เหล่านี้รับประกันว่าถูกต้องและน่าเชื่อถือ เนื่องจากผู้เขียนหลายคนเป็นที่รู้จักและมีทักษะสูงในด้านการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึง Yoshua Bengio, Ian Goodfellow และ Michael Nielsen
- อินเทอร์เน็ต: ทุกคนที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเข้าถึง eBooks ที่เลือกได้ เนื่องจากหนังสือเหล่านี้มีให้อ่านทางออนไลน์ได้ฟรี
- เอกลักษณ์: สิ่งพิมพ์บางฉบับมีข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เช่น การมุ่งเน้นไปที่วิธีการเฉพาะทาง เช่น GAN และการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็น หรือการประยุกต์ภาษาการเขียนโปรแกรมเฉพาะ เช่น R เพื่อการเรียนรู้เชิงลึก
- ความหลากหลายของหัวข้อ: รายการนี้ประกอบด้วยหนังสือที่ครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลายในการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อให้มั่นใจว่ามีบางอย่างสำหรับผู้เริ่มต้นที่กำลังมองหาคำแนะนำสำหรับผู้ปฏิบัติงานขั้นสูงที่กำลังมองหาข้อมูลเชิงลึกเฉพาะทาง
- การปฏิบัติจริง: หนังสือบางเล่มมุ่งเน้นไปที่การนำไปปฏิบัติจริง โดยให้ตัวอย่างที่ลงมือปฏิบัติจริงและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ด ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับผู้ที่ต้องการนำการเรียนรู้เชิงลึกไปใช้ในสถานการณ์จริง
เมื่อคำนึงถึงสิ่งเหล่านี้ รายการนี้จึงพยายามนำเสนอคอลเลกชัน eBooks การเรียนรู้เชิงลึกฟรีที่ครอบคลุมซึ่งตรงกับความสนใจและเป้าหมายการเรียนรู้ที่หลากหลายในสาขาวิชานี้
12 eBooks การเรียนรู้เชิงลึกที่ดีที่สุดฟรี
ให้เราดำดิ่งลงไปในคำอธิบายของหนังสือแต่ละเล่ม
1. “การเรียนรู้เชิงลึก” โดย Ian Goodfellow, Yoshua Bengio และ Aaron Courville
- รายละเอียด: หนังสือที่ครอบคลุมเล่มนี้ทำหน้าที่เป็นแนวทางพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ มากมายตั้งแต่หลักการพื้นฐานไปจนถึงเทคนิคขั้นสูง ได้รับการยกย่องอย่างกว้างขวางว่าเป็นทรัพยากรที่เชื่อถือได้ในสาขานี้
- ใครควรอ่าน.: เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่แสวงหาความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึก และยังมีประโยชน์สำหรับผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์ที่ต้องการเพิ่มพูนความรู้ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีมีให้ที่ หนังสือการเรียนรู้เชิงลึก
2. “การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการมองเห็นคอมพิวเตอร์” โดย Rajalingappaa Shanmugamani
- รายละเอียด: หนังสือเล่มนี้เน้นเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์โดยเฉพาะ เช่น การจำแนกภาพและการตรวจจับวัตถุ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิทัศน์ขั้นสูง
- ใครควรอ่าน.: แนะนำสำหรับผู้ที่สนใจประยุกต์การเรียนรู้เชิงลึกกับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ตั้งแต่นักเรียนไปจนถึงนักวิจัย
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: ดาวน์โหลดไฟล์ PDF ฟรีได้ที่ แพ็ค eBook ฟรี
3. “ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก” โดย MIT Press
- รายละเอียด: หนังสือเบื้องต้นที่ครอบคลุมพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกพร้อมตัวอย่างและแบบฝึกหัด ได้รับการออกแบบให้เป็นทรัพยากรที่เป็นมิตรสำหรับผู้เริ่มต้น
- ใครควรอ่าน.: ผู้เริ่มต้นที่ต้องการคำแนะนำแบบมีโครงสร้างสำหรับแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึก
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: ดาวน์โหลดไฟล์ PDF ฟรีได้ที่ เอ็มไอที
4. “การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python” โดย Francois Chollet
- รายละเอียด: เขียนโดยผู้สร้าง Keras หนังสือเล่มนี้มุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้เชิงลึกเชิงปฏิบัติโดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม Python โดยเน้นตัวอย่างการเขียนโค้ดแบบลงมือปฏิบัติจริง
- ใครควรอ่าน.: นักพัฒนา Python สนใจนำเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้โดยใช้ Keras
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีที่ แมนนิ่ง
5. “การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ” โดย Palash Goyal, Sumit Pandey
- รายละเอียด: สำรวจการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกกับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การสร้างแบบจำลองภาษา และอื่นๆ
- ใครควรอ่าน.: เหมาะสำหรับผู้ที่สนใจทำความเข้าใจว่า Deep Learning ถูกนำมาใช้ในการประมวลผลและทำความเข้าใจภาษามนุษย์อย่างไร
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรี
6. “การสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง” โดย Emmanuel Ameisen
- รายละเอียด: แม้จะไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้เชิงลึกเพียงอย่างเดียว แต่หนังสือเล่มนี้จะสอนวิธีบูรณาการโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเข้ากับการใช้งานจริงอย่างมีประสิทธิภาพ ครอบคลุมแง่มุมต่างๆ ของวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง
- ใครควรอ่าน.: นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สนใจปรับใช้การเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีที่ O'Reilly
7. “Python Deep Learning” โดย Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna
- รายละเอียด: หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ Python และไลบรารียอดนิยมเช่น TensorFlow ประกอบด้วยตัวอย่างที่เป็นประโยชน์และข้อมูลโค้ด
- ใครควรอ่าน.: นักพัฒนา Python ที่ต้องการเจาะลึกการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีที่ O'Reilly
8. “การเรียนรู้เชิงลึกด้วย R” โดย François Chollet, JJ Allaire
- รายละเอียด: หนังสือเล่มนี้เน้นการใช้ภาษาโปรแกรม R สำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ R กับ TensorFlow และ Keras
- ใครควรอ่าน.: ผู้ใช้ R ที่สนใจนำเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้โดยใช้ R
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีที่ แมนนิ่ง
9. “การเรียนรู้ของเครื่อง” โดย Andrew Ng
- รายละเอียด: แม้ว่าจะไม่ใช่หนังสือการเรียนรู้เชิงลึกอย่างเคร่งครัด แต่ก็มีข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในการออกแบบและปรับใช้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ ครอบคลุมแง่มุมเชิงปฏิบัติของวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง
- ใครควรอ่าน.: ผู้ที่สนใจทำความเข้าใจกระบวนการสร้างและปรับใช้ระบบ Machine Learning
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีที่ deeplearning.ai
10. “การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับผู้เขียนโค้ดด้วย fastai และ PyTorch” โดย Sylvain Gugger, Jeremy Howard
- รายละเอียด: มุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้เชิงลึกเชิงปฏิบัติโดยใช้ไลบรารี fastai และ PyTorch โดยเน้นแนวทางการเขียนโค้ดเป็นศูนย์กลางพร้อมตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริง
- ใครควรอ่าน.: ผู้เขียนโค้ดและนักพัฒนาที่สนใจการเรียนรู้เชิงลึกแบบลงมือปฏิบัติจริงด้วย PyTorch และ fastai
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีที่ รวดเร็ว.ai
11. “Probabilistic Deep Learning ด้วย Python” โดย Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo
- รายละเอียด: สำรวจจุดบรรจบของการเรียนรู้เชิงลึกและการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็น โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความไม่แน่นอนในการเรียนรู้เชิงลึก ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบเบย์
- ใครควรอ่าน.: ผู้ที่สนใจในการทำความเข้าใจความไม่แน่นอนและความน่าจะเป็นของการเรียนรู้เชิงลึก
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีที่ O'Reilly
12. “R Deep Learning Essentials” โดย Mark Hodnett
- รายละเอียด: มุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม R ครอบคลุมสถาปัตยกรรมและเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกต่างๆ ใน R
- ใครควรอ่าน.: ผู้ใช้ R ที่สนใจการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะผู้ที่ต้องการใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใน R
- ความพร้อมที่จะให้บริการ: เวอร์ชันออนไลน์ฟรีที่ แพ็ค eBook ฟรี
จบโน้ต
ความรู้มีทั้งศักยภาพและมีอยู่ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก สำหรับมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ คอลเลกชั่น eBook ฟรี 12 เล่มที่คัดสรรมาอย่างดีถือเป็นจุดเริ่มต้นและการสำรวจที่ครอบคลุม แหล่งข้อมูลเหล่านี้เหมาะสำหรับวัตถุประสงค์การเรียนรู้ที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการเรียนรู้พื้นฐาน เจาะลึกหัวข้อเฉพาะ เช่น generative adversarial network (GAN) หรือการตรวจสอบแอปพลิเคชันการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริง eBook เหล่านี้ทำหน้าที่เป็นเสาหลักแห่งความรู้ในขณะที่สาขาวิชานี้พัฒนาขึ้น ซึ่งช่วยให้ทั้งผู้เชี่ยวชาญและผู้สนใจสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของการเรียนรู้เชิงลึกในด้านความคิดสร้างสรรค์และการค้นพบ
คุณยังสามารถอ่านบทความของเราได้ที่ หนังสือการเรียนรู้เชิงลึกที่ดีที่สุด ที่นี่
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/
