глубокое обучение

  1. Скачать [ДМК] Глубокое обучение для поисковых систем (Томмазо Теофили)

    В книге рассказывается о том, как использовать глубокие нейронные сети для создания эффективных поисковых систем. Рассматривается несколько компонентов поисковой системы, дается представление о том, как они работают, и приводятся рекомендации по использованию нейронных сетей в разных контекстах...
  2. Скачать Глубокое обучение без математики. Основы (Эндрю Гласснер)

    Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу...
  3. Скачать Глубокое обучение. Погружение в технологию (Артем Демиденко)

    Глубокое обучение - это увлекательное и быстроразвивающееся поле, которое изменило наше понимание искусственного интеллекта. Эта книга призвана ввести вас в мир глубокого обучения, начиная с основных понятий и методов и заканчивая продвинутыми темами и будущими перспективами этой удивительной...
  4. Скачать Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи (Судхарсан Равичандиран)

    Описание книги Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Вы начнете с...
  5. Робот

    Скачать [Mathshub] Профессия Data Scientist

    О школе Mathshub — международная школа анализа данных и разработки. Команда Mathshub за 3 года обучила уже более 4 тысяч студентов. Наши образовательные программы подходят как новичкам, так и опытным специалистам. Цель наших программ – добиться того, чтобы каждый выпускник получил работу после...
  6. Скачать Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей (Сергей Николенко)

    Описание книги 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...
  7. Скачать Глубокое обучение с R (Франсуа Шолле)

    Тема:Библиотека программиста Год:2018 Формат: (pdf+epub) Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит...
  8. Скачать Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Аудиокнига (Ян Лекун)

    Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы...
  9. Робот

    Скачать Программируем с PyTorch. Создание приложений глубокого обучения (Ян Пойнтер)

    Год: 2020 Страниц: 256 Формат: Электронная книга (pdf+epub) Описание: PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей. Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать...
  10. Робот

    Скачать Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс (Джон Келлехер)

    В этой книге простым и доступным для неспециалистов языком раскрываются такие сложные темы, как искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение, глубокое обучение. Автор рассказывает о предпосылках глубокого обучения, его истории и базовых основах, а также проводит экскурс в будущее этой...
  11. Робот

    Скачать Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс (Чару Аггарвал)

    Описание В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации...
Сверху