Học sâu là một công cụ mạnh mẽ trí tuệ nhân tạo điều đó đang thay đổi nhiều thứ. Điều cần thiết là phải có kiến thức tốt về Deep Learning nếu bạn đang có mục tiêu tạo dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI. Để làm cho cuộc sống của bạn trở nên dễ dàng, chúng tôi đã lập danh sách một số sách điện tử Deep Learning phổ biến mà bạn phải đọc. Danh sách này có 12 sách điện tử miễn phí giúp bạn tìm hiểu về deep learning. Họ giải thích nó là gì, nó được sử dụng như thế nào và những điều mới thú vị đang được thực hiện với nó. Mỗi cuốn sách bao gồm các phần khác nhau của deep learning, như cách nó hoạt động và cách nó được sử dụng trong những việc như xem hình ảnh, hiểu ngôn ngữ, v.v.
Các yếu tố chính
Dựa trên một số tiêu chí quan trọng, 12 cuốn sách điện tử deep learning miễn phí này đã được thu hẹp lại:
- Mức độ liên quan và phạm vi bảo hiểm: Từ các khái niệm cơ bản đến các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thị giác máy tính và ngôn ngữ tự nhiên trong quá trình xử lý, mỗi cuốn sách đều đề cập đến một phần đáng kể của việc học sâu.
- Quyền hạn: Nội dung trong các ấn phẩm này được đảm bảo chính xác và đáng tin cậy vì nhiều tác giả nổi tiếng và có tay nghề cao trong lĩnh vực deep learning, bao gồm Yoshua Bengio, Ian Goodfellow và Michael Nielsen.
- Tiếp cận: Mọi người muốn tìm hiểu thêm về deep learning có thể chỉ cần truy cập vào các sách điện tử đã chọn vì tất cả chúng đều có sẵn miễn phí trực tuyến.
- Tính độc đáo: Một số ấn phẩm bao gồm những hiểu biết mới, chẳng hạn như tập trung vào các phương pháp chuyên môn như GAN và mô hình xác suất hoặc áp dụng các ngôn ngữ lập trình cụ thể, như R, để học sâu.
- Sự đa dạng của chủ đề: Danh sách này bao gồm các cuốn sách đề cập đến nhiều chủ đề trong lĩnh vực học sâu, đảm bảo có nội dung nào đó dành cho những người mới bắt đầu tìm kiếm sự giới thiệu về những người thực hành nâng cao đang tìm kiếm những hiểu biết chuyên sâu.
- Thực tiễn: Một số cuốn sách tập trung vào việc triển khai thực tế, cung cấp các ví dụ thực hành và bài tập viết mã, rất có giá trị cho những ai muốn áp dụng deep learning trong các tình huống thực tế.
Bằng cách tính đến những điều này, danh sách này tìm cách cung cấp một bộ sưu tập toàn diện các sách điện tử học sâu miễn phí đáp ứng nhiều sở thích và mục tiêu học tập khác nhau về chủ đề này.
12 Sách điện tử về Deep Learning miễn phí hay nhất
Hãy để chúng tôi đi sâu vào mô tả của từng cuốn sách.
1. “Deep Learning” của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville
- Mô tả: Cuốn sách toàn diện này đóng vai trò là hướng dẫn cơ bản về học sâu, bao gồm nhiều chủ đề từ nguyên tắc cơ bản đến kỹ thuật nâng cao. Nó được coi là một nguồn tài nguyên có thẩm quyền trong lĩnh vực này.
- Ai nên đọc: Lý tưởng cho những người mới bắt đầu tìm kiếm sự hiểu biết thấu đáo về các khái niệm học sâu và cũng có giá trị đối với những học viên có kinh nghiệm muốn đào sâu kiến thức của mình.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí có sẵn tại Sách học sâu
2. “Học sâu cho thị giác máy tính” của Rajalingappaa Shanmugamani
- Mô tả: Cuốn sách này tập trung vào các kỹ thuật học sâu dành riêng cho các tác vụ thị giác máy tính như phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về các ứng dụng thị giác máy tính tiên tiến.
- Ai nên đọc: Được khuyến nghị cho những người quan tâm đến việc áp dụng deep learning vào các nhiệm vụ thị giác máy tính, từ sinh viên đến nhà nghiên cứu.
- Sự có sẵn: Tải bản PDF miễn phí tại Sách điện tử miễn phí Packt
3. “Giới thiệu về Deep Learning” của MIT Press
- Mô tả: Một cuốn sách giới thiệu bao gồm những kiến thức cơ bản về deep learning với các ví dụ và bài tập. Nó được thiết kế như một nguồn tài nguyên thân thiện với người mới bắt đầu.
- Ai nên đọc: Những người mới bắt đầu muốn có phần giới thiệu có cấu trúc về các khái niệm học sâu.
- Sự có sẵn: Tải bản PDF miễn phí tại MIT Press
4. “Học sâu với Python” của Francois Chollet
- Mô tả: Được viết bởi người tạo ra Keras, cuốn sách này tập trung vào việc học sâu thực tế bằng ngôn ngữ lập trình Python. Nó nhấn mạnh các ví dụ mã hóa thực hành.
- Ai nên đọc: Các nhà phát triển Python quan tâm đến việc áp dụng các kỹ thuật học sâu bằng Keras.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí tại Manning
5. “Học sâu để xử lý ngôn ngữ tự nhiên” của Palash Goyal, Sumit Pandey
- Mô tả: Khám phá việc ứng dụng các kỹ thuật học sâu vào các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm các chủ đề như phân tích tình cảm, mô hình hóa ngôn ngữ, v.v.
- Ai nên đọc: Thích hợp cho những người muốn tìm hiểu cách sử dụng deep learning trong việc xử lý và hiểu ngôn ngữ của con người.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí
6. “Xây dựng các ứng dụng hỗ trợ máy học” của Emmanuel Ameisen
- Mô tả: Mặc dù không chỉ tập trung vào deep learning, cuốn sách này còn hướng dẫn cách tích hợp các mô hình deep learning vào các ứng dụng thực tế một cách hiệu quả. Nó bao gồm các khía cạnh của kỹ thuật học máy.
- Ai nên đọc: Các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu quan tâm đến việc triển khai học máy, bao gồm các mô hình học sâu, trong các ứng dụng trong thế giới thực.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí tại O'Reilly
7. “Học sâu Python” của Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna
- Mô tả: Cuốn sách này bao gồm các khái niệm deep learning sử dụng Python và các thư viện phổ biến như TensorFlow. Nó bao gồm các ví dụ thực tế và đoạn mã.
- Ai nên đọc: Các nhà phát triển Python muốn tìm hiểu sâu hơn với TensorFlow.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí tại O'Reilly
8. “Học sâu với R” của François Chollet, JJ Allaire
- Mô tả: Cuốn sách này tập trung vào việc sử dụng ngôn ngữ lập trình R cho các nhiệm vụ học sâu. Nó cung cấp thông tin chuyên sâu về cách sử dụng R với TensorFlow và Keras.
- Ai nên đọc: Người dùng R quan tâm đến việc áp dụng các kỹ thuật học sâu bằng R.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí tại Manning
9. “Nỗ lực học máy” của Andrew Ng
- Mô tả: Mặc dù không hẳn là một cuốn sách về học sâu nhưng nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về việc thiết kế và triển khai hệ thống máy học một cách hiệu quả. Nó bao gồm các khía cạnh thực tế của kỹ thuật học máy.
- Ai nên đọc: Những người muốn tìm hiểu quá trình xây dựng và triển khai hệ thống máy học.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí tại học sâu.ai
10. “Học sâu dành cho lập trình viên với fastai và PyTorch” của Sylvain Gugger, Jeremy Howard
- Mô tả: Tập trung vào học sâu thực tế bằng thư viện fastai và PyTorch. Nó nhấn mạnh cách tiếp cận lấy mã hóa làm trung tâm với các ví dụ thực tế.
- Ai nên đọc: Các lập trình viên và nhà phát triển quan tâm đến việc thực hành học sâu với PyTorch và fastai.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí tại nhanh.ai
11. “Học sâu theo xác suất với Python” của Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo
- Mô tả: Khám phá sự giao thoa giữa học sâu và mô hình xác suất, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về tính không chắc chắn trong học sâu. Nó bao gồm các chủ đề như mạng lưới thần kinh Bayes.
- Ai nên đọc: Những người quan tâm đến việc tìm hiểu các khía cạnh không chắc chắn và xác suất của học sâu.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí tại O'Reilly
12. “R Những điều cần thiết về học tập sâu” của Mark Hodnett
- Mô tả: Tập trung vào học sâu bằng ngôn ngữ lập trình R, bao gồm các kiến trúc và kỹ thuật học sâu khác nhau trong R.
- Ai nên đọc: Người dùng R quan tâm đến deep learning, đặc biệt là những người muốn triển khai các mô hình deep learning trong R.
- Sự có sẵn: Phiên bản trực tuyến miễn phí tại Sách điện tử miễn phí Packt
Lưu ý cuối
Kiến thức vừa có tiềm năng vừa có sẵn trong lĩnh vực học sâu. Đối với người mới bắt đầu cũng như các chuyên gia, bộ sưu tập 12 sách điện tử miễn phí được lựa chọn cẩn thận mang đến điểm khởi đầu và sự khám phá toàn diện. Các tài nguyên này phù hợp với nhiều mục tiêu học tập khác nhau, có thể là tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản, đi sâu vào các chủ đề cụ thể như mạng đối thủ tổng quát (GAN) hoặc nghiên cứu các ứng dụng mã hóa trong thế giới thực. Những cuốn sách điện tử này đóng vai trò là trụ cột kiến thức khi lĩnh vực này phát triển, cho phép cả chuyên gia và những người đam mê tận dụng tiềm năng sáng tạo và khám phá của deep learning.
Bạn cũng có thể đọc bài viết của chúng tôi về sách học sâu hay nhất tại đây.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/
