sibhematology.ru

Черняк Е. Введение в глубокое обучение

Автор книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение. К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать, что нейронные сети угрожают революцией уже третий раз, а отнюдь не первый. Тем не менее автор внезапно оказался далеко позади и изо всех сил пытался наверстать упущенное. Именно поэтому он сделал то, что сделал бы на его месте любой уважающий себя профессор: запланировал преподавание курса и начал ускоренно изучать материал, просматривая веб-страницы. Этим объясняется несколько выдающихся особенностей этой книги. Во-первых, краткость. Во-вторых, она сильно зависит от проекта. Автор считает, что материал по информатике лучше изучать при написании программ, поэтому книга во многом отражает его привычки в преподавании. Эта книга, в первую очередь, задумана как учебник для курса по глубокому обучению. Курс, который автор преподает в Брауне, предназначен как для выпускников, так и для остальных студентов, и охватывает весь материал. Хотя фактическое количество материала по линейной алгебре не так уж велико, студенты сказали, что без него им было бы довольно сложно разобраться в многослойных сетях и необходимых им тензорах. И наконец, есть предпосылка для вероятности и статистики. Автор также предполагает элементарные знания читателей в программировании на языке Python. Хотя этот материал не включен в книгу, но у автора есть дополнительная "лаборатория" по основам языка Python.

Введение в глубокое обучение. Черняк Е.

Черняк Е. Введение в глубокое обучение

Автор книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение. К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать, что нейронные сети угрожают революцией уже третий раз, а отнюдь не первый. Тем не менее автор внезапно оказался далеко позади и изо всех сил пытался наверстать упущенное. Именно поэтому он сделал то, что сделал бы на его месте любой уважающий себя профессор: запланировал преподавание курса и начал ускоренно изучать материал, просматривая веб-страницы. Этим объясняется несколько выдающихся особенностей этой книги. Во-первых, краткость. Во-вторых, она сильно зависит от проекта. Автор считает, что материал по информатике лучше изучать при написании программ, поэтому книга во многом отражает его привычки в преподавании. Эта книга, в первую очередь, задумана как учебник для курса по глубокому обучению. Курс, который автор преподает в Брауне, предназначен как для выпускников, так и для остальных студентов, и охватывает весь материал. Хотя фактическое количество материала по линейной алгебре не так уж велико, студенты сказали, что без него им было бы довольно сложно разобраться в многослойных сетях и необходимых им тензорах. И наконец, есть предпосылка для вероятности и статистики. Автор также предполагает элементарные знания читателей в программировании на языке Python. Хотя этот материал не включен в книгу, но у автора есть дополнительная "лаборатория" по основам языка Python.

Черняк Евгений Введение в глубокое обучение

Автор книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение. К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать, что нейронные сети угрожают революцией уже третий раз, а отнюдь не первый. Тем не менее автор внезапно оказался далеко позади и изо всех сил пытался наверстать упущенное. Именно поэтому он сделал то, что сделал бы на его месте любой уважающий себя профессор: запланировал преподавание курса и начал ускоренно изучать материал, просматривая веб-страницы. Этим объясняется несколько выдающихся особенностей этой книги. Во-первых, краткость. Во-вторых, она сильно зависит от проекта. Автор считает, что материал по информатике лучше изучать при написании программ, поэтому книга во многом отражает его привычки в преподавании. Эта книга, в первую очередь, задумана как учебник для курса по глубокому обучению. Курс, который автор преподает в Брауне, предназначен как для выпускников, так и для остальных студентов, и охватывает весь материал. Хотя фактическое количество материала по линейной алгебре не так уж велико, студенты сказали, что без него им было бы довольно сложно разобраться в многослойных сетях и необходимых им тензорах. И наконец, есть предпосылка для вероятности и статистики. Автор также предполагает элементарные знания читателей в программировании на языке Python. Хотя этот материал не включен в книгу, но у автора есть дополнительная "лаборатория" по основам языка Python.

Глубокое обучение

Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.

Глубокое обучение

Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.

Развивающие задания для детей 4-5 лет

Развивающие задания для детей 4-5 лет: лабиринты, кроссворды, задания на поиск различий в картинках. Составитель-редактор Черняк Е.

Грессер Лаура Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL.Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.

Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL.Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.

Лаура Грессер. Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL.Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.

Сковородкина Ирина Зосимовна, Герасимов Сергей Александрович Общая и профессиональная педагогика. Учебник

Подробно рассматривается введение в специальность "Профессиональное обучение", раскрываются общие основы педагогики, основы педагогики профессионального образования, дается характеристика дидактических аспектов профессиональной подготовки рабочих, служащих, особенностей их воспитания, представляется обзор специфики управления образовательными системами. Соответствует ФГОС СПО последнего поколения. Для студентов среднего профессионального образования, обучающихся по специальности "Профессиональное обучение (по отраслям)". 2-е издание, переработанное и дополненное.

Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание

Глубокое обучение динамично развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет фундаментальных знаний в области математики или науки о данных.Настала пора познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras! В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле — делится знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями. Вы быстро приобретете навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения.

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение

Книга о глубоком обучении, машинном обучении, нейронных сетях и самообучающихся алгоритмах

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение

Книга о глубоком обучении, машинном обучении, нейронных сетях и самообучающихся алгоритмах

Развивающие задания для детей 6-7 лет 

Развивающие задания для детей 6-7 лет: лабиринты, кроссворды, поиск различий на картинках, ребусы. Составитель-редактор Черняк Е.

Грессер Лаура, Кенг Ван Лун Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области - от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга - введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.