Jin eko jẹ alagbara kan ọpa ti oye atọwọda iyẹn n yi ọpọlọpọ awọn nkan pada. O ṣe pataki lati ni imọ ti o dara ti Ẹkọ Jin, ti o ba n pinnu lati ṣe iṣẹ ni AI. Lati jẹ ki igbesi aye rẹ rọrun, a ti ṣe atokọ ti diẹ ninu awọn iwe ori hintaneti ti o jinlẹ ti o wọpọ, ti o gbọdọ ka. Atokọ yii ni awọn ebooks ọfẹ 12 lati ṣe iranlọwọ fun ọ lati kọ ẹkọ nipa ikẹkọ jinlẹ. Wọn ṣe alaye ohun ti o jẹ, bawo ni a ṣe nlo rẹ, ati awọn ohun tuntun moriwu ti a ṣe pẹlu rẹ. Iwe kọọkan ni wiwa awọn ẹya oriṣiriṣi ti ẹkọ ti o jinlẹ, bii bii o ṣe n ṣiṣẹ ati bii o ṣe nlo ni awọn nkan bii wiwo awọn aworan, oye ede, ati diẹ sii.

Awọn okunfa pataki

Da lori nọmba awọn ibeere pataki, awọn eBooks ikẹkọ jinlẹ ọfẹ 12 wọnyi ni idinku:

• Ibamu ati Ibori: Lati awọn imọran ipilẹ si awọn ohun elo gidi-aye ni ọpọlọpọ awọn aaye, pẹlu oju kọmputa ati ede abinibi ṣiṣe, gbogbo iwe n ṣalaye ipin idaran ti ẹkọ ti o jinlẹ.
• Aṣẹ: Akoonu ti o wa ninu awọn atẹjade wọnyi jẹ iṣeduro lati jẹ deede ati igbẹkẹle nitori ọpọlọpọ awọn onkọwe jẹ olokiki daradara ati oye pupọ ni aaye ti ẹkọ jinlẹ, pẹlu Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, ati Michael Nielsen.
• Ayewo: Gbogbo eniyan ti o fẹ lati ni imọ siwaju sii nipa ẹkọ ti o jinlẹ le jiroro wọle si awọn eBooks ti o yan nitori gbogbo wọn wa ni ọfẹ lori ayelujara.
• Iyatọ: Diẹ ninu awọn atẹjade pẹlu awọn oye aramada, gẹgẹbi idojukọ lori awọn ọna alamọja bii GANs ati awoṣe iṣeeṣe tabi lilo awọn ede siseto kan pato, bii R, fun ikẹkọ jinlẹ.
• Oniruuru ti Ero: Atokọ naa pẹlu awọn iwe ti o bo ọpọlọpọ awọn koko-ọrọ laarin ẹkọ ti o jinlẹ, ni idaniloju pe ohunkan wa fun awọn olubere ti n wa ifihan si awọn oṣiṣẹ ilọsiwaju ti n wa awọn oye pataki.
• Ilowo: Diẹ ninu awọn iwe ni idojukọ lori awọn imuse ti o wulo, pese awọn apẹẹrẹ ọwọ-lori ati awọn adaṣe ifaminsi, eyiti o niyelori fun awọn ti n wa lati lo ẹkọ ti o jinlẹ ni awọn oju iṣẹlẹ gidi-aye.

Nipa gbigbe nkan wọnyi sinu akọọlẹ, atokọ n wa lati funni ni akojọpọ akojọpọ ti awọn eBooks ikẹkọ jinlẹ ọfẹ ti o pade ọpọlọpọ awọn iwulo ati awọn ibi-afẹde ikẹkọ ninu koko-ọrọ naa.

12 Awọn eBooks Ẹkọ Jin Ọfẹ ti o dara julọ

Jẹ ká besomi sinu apejuwe ti kọọkan iwe.

1. “Ẹ̀kọ́ jinlẹ̀” látọwọ́ Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, àti Aaron Courville

• Apejuwe: Iwe okeerẹ yii n ṣiṣẹ bi itọsọna ipilẹ si ẹkọ ti o jinlẹ, ti o bo ọpọlọpọ awọn akọle lati awọn ipilẹ ipilẹ si awọn ilana ilọsiwaju. O jẹ akiyesi pupọ bi orisun alaṣẹ ni aaye naa.
• Tani yẹ ki o ka: Apẹrẹ fun awọn olubere ti n wa oye kikun ti awọn imọran ẹkọ ti o jinlẹ ati tun niyelori fun awọn oṣiṣẹ ti o ni iriri ti n wa lati jinlẹ imọ wọn.
• wiwa: Free online version wa ni Iwe ẹkọ ti o jinlẹ

2. "Ẹkọ ti o jinlẹ fun Iranran Kọmputa" nipasẹ Rajalingappaa Shanmugamani

• Apejuwe: Iwe yii da lori awọn ilana imọ-jinlẹ jinlẹ pataki fun awọn iṣẹ-ṣiṣe iran kọnputa gẹgẹbi ipinya aworan ati wiwa ohun. O funni ni imọran si awọn ohun elo iran kọnputa ti ilọsiwaju.
• Tani yẹ ki o ka: A ṣe iṣeduro fun awọn ti o nifẹ lati lo ẹkọ ti o jinlẹ si awọn iṣẹ-ṣiṣe iran kọmputa, lati ọdọ awọn akẹkọ si awọn oluwadi.
• wiwa: Free PDF download ni Packt Free eBook

3. "Ifihan si Ẹkọ Jin" nipasẹ MIT Press

• Apejuwe: Iwe ifarahan ti o ni wiwa awọn ipilẹ ẹkọ ti o jinlẹ pẹlu awọn apẹẹrẹ ati awọn adaṣe. O jẹ apẹrẹ bi orisun ore-olubere.
• Tani yẹ ki o ka: Awọn olubere ti o fẹ ifihan ti iṣeto si awọn imọran ẹkọ ti o jinlẹ.
• wiwa: Free PDF download ni Tẹ MIT

4. "Ẹkọ ti o jinlẹ pẹlu Python" nipasẹ Francois Chollet

• Apejuwe: Ti a kọ nipasẹ ẹlẹda ti Keras, iwe yii da lori ẹkọ ti o jinlẹ ti o wulo nipa lilo ede siseto Python. O tẹnumọ ọwọ-lori awọn apẹẹrẹ ifaminsi.
• Tani yẹ ki o ka: Awọn olupilẹṣẹ Python nifẹ lati lo awọn ilana ikẹkọ jinlẹ nipa lilo Keras.
• wiwa: Free online version ni Manning

5. "Ẹkọ ti o jinlẹ fun Ṣiṣeto ede Adayeba" nipasẹ Palash Goyal, Sumit Pandey

• Apejuwe: Ṣawari ohun elo ti awọn ilana imọ-jinlẹ jinlẹ si awọn iṣẹ ṣiṣe ti ede adayeba. O ni wiwa awọn akọle bii itupalẹ itara, awoṣe ede, ati diẹ sii.
• Tani yẹ ki o ka: Dara fun awọn ti o nifẹ lati ni oye bi a ṣe lo ẹkọ ti o jinlẹ ni sisẹ ati oye ede eniyan.
• wiwa: Free online version

6. "Ẹrọ Ṣiṣe Awọn ohun elo Agbara" nipasẹ Emmanuel Ameisen

• Apejuwe: Lakoko ti o ko ni idojukọ nikan lori ẹkọ ti o jinlẹ, iwe yii nkọ bi o ṣe le ṣepọ awọn awoṣe ẹkọ ti o jinlẹ sinu awọn ohun elo ti o wulo daradara. O ni wiwa awọn ẹya ti imọ-ẹrọ ikẹkọ ẹrọ.
• Tani yẹ ki o ka: Awọn olupilẹṣẹ ati awọn onimọ-jinlẹ data ti o nifẹ si gbigbe ikẹkọ ẹrọ, pẹlu awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ, ni awọn ohun elo gidi-aye.
• wiwa: Free online version ni O'Reilly

7. "Python Jin Learning" nipasẹ Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Apejuwe: Iwe yii ni wiwa awọn imọran ẹkọ ti o jinlẹ nipa lilo Python ati awọn ile-ikawe olokiki bii TensorFlow. O pẹlu awọn apẹẹrẹ ti o wulo ati awọn snippets koodu.
• Tani yẹ ki o ka: Awọn olupilẹṣẹ Python n wa lati ṣawari sinu ikẹkọ jinlẹ pẹlu TensorFlow.
• wiwa: Free online version ni O'Reilly

8. "Ẹkọ ti o jinlẹ pẹlu R" nipasẹ François Chollet, JJ Allaire

• Apejuwe: Iwe yii da lori lilo ede siseto R fun awọn iṣẹ ṣiṣe ikẹkọ jinlẹ. O pese awọn oye si lilo R pẹlu TensorFlow ati Keras.
• Tani yẹ ki o ka: Awọn olumulo R nifẹ lati lo awọn ilana imọ-jinlẹ nipa lilo R.
• wiwa: Free online version ni Manning

9. "Ẹrọ Ẹkọ Ẹrọ" nipasẹ Andrew Ng

• Apejuwe: Lakoko ti kii ṣe iwe-ẹkọ ti o jinlẹ ni muna, o funni ni awọn oye ti o niyelori si apẹrẹ ati imuṣiṣẹ awọn eto ikẹkọ ẹrọ ni imunadoko. O ni wiwa awọn abala ilowo ti ẹrọ imọ-ẹrọ.
• Tani yẹ ki o ka: Awọn ti o nifẹ lati ni oye ilana ti kikọ ati gbigbe awọn eto ẹkọ ẹrọ.
• wiwa: Free online version ni ijinlẹ.ai

10. "Ẹkọ ti o jinlẹ fun Awọn koodu pẹlu fastai ati PyTorch" nipasẹ Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Apejuwe: Fojusi lori ẹkọ ti o jinlẹ ti o wulo nipa lilo ile-ikawe fastai ati PyTorch. O tẹnumọ ọna ifaminsi-centric pẹlu awọn apẹẹrẹ gidi-aye.
• Tani yẹ ki o ka: Awọn olupilẹṣẹ ati awọn olupilẹṣẹ nifẹ si ikẹkọ jinlẹ ti ọwọ-lori pẹlu PyTorch ati fastai.
• wiwa: Free online version ni sare.ai

11. "Ẹkọ jinlẹ iṣeeṣe iṣeeṣe pẹlu Python" nipasẹ Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Apejuwe: Ṣawari ikorita ti ẹkọ ti o jinlẹ ati awoṣe iṣeeṣe, pese awọn oye sinu aidaniloju ni ẹkọ ti o jinlẹ. O bo awọn akọle bii awọn nẹtiwọọki neural Bayesian.
• Tani yẹ ki o ka: Awọn ti o nifẹ lati ni oye aidaniloju ati awọn abala iṣeeṣe ti ẹkọ jinlẹ.
• wiwa: Free online version ni O'Reilly

12. "R Jin Learning Esensialisi" nipa Mark Hodnett

• Apejuwe: Fojusi lori ẹkọ ti o jinlẹ nipa lilo ede siseto R, ti o bo ọpọlọpọ awọn ilana ile-ẹkọ jinlẹ ati awọn ilana ni R.
• Tani yẹ ki o kaAwọn olumulo R ti o nifẹ si ẹkọ ti o jinlẹ, paapaa awọn ti n wa lati ṣe awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ ni R.
• wiwa: Free online version ni Packt Free eBook

Opin ipari

Imọ ni agbara mejeeji ati pe o wa ni aaye ti ẹkọ ti o jinlẹ. Fun awọn alakọbẹrẹ ati awọn amoye bakanna, ikojọpọ ti a ti farabalẹ ti a yan ti awọn eBooks ọfẹ 12 nfunni ni aaye ibẹrẹ ati iwadii kikun. Awọn orisun wọnyi dara fun ọpọlọpọ awọn ibi-afẹde ikẹkọ, boya kiko awọn ipilẹ, jijinlẹ sinu awọn koko-ọrọ kan pato gẹgẹbi awọn nẹtiwọọki atako (GANs), tabi ṣe iwadii awọn ohun elo ifaminsi agbaye gidi. Awọn eBooks wọnyi ṣiṣẹ bi awọn ọwọn ti imọ bi aaye naa ṣe ndagba, ti n fun awọn amoye mejeeji ati awọn alara lati lo anfani ti agbara ẹkọ ti o jinlẹ fun ẹda ati iṣawari.

O tun le ka nkan wa lori ti o dara ju jin eko awọn iwe ohun Nibi.

• SEO Agbara akoonu & PR Pinpin. Gba Imudara Loni.
• PlatoData.Network inaro Generative Ai. Fi agbara fun ara Rẹ. Wọle si Nibi.
• PlatoAiStream. Web3 oye. Imo Amugbadun. Wọle si Nibi.
• PlatoESG. Erogba, CleanTech, Agbara, Ayika, Oorun, Isakoso Egbin. Wọle si Nibi.
• PlatoHealth. Imọ-ẹrọ Imọ-ẹrọ ati Awọn Idanwo Ile-iwosan. Wọle si Nibi.
• Orisun: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/