Deep Learning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave. The last decade has seen some remarkable advancements in the field of deep learning, which is a branch of artificial intelligence. As a result, this area of study has expanded into numerous subfields, including deep belief networks, recurrent neural networks, adversarial networks, and reinforcement learning. However, despite these developments, deep learning has moved from the laboratory setting and into our daily lives as a result of improvements in hardware and cloud computing technology. This second edition of "Deep Learning from First Principles" provides an in-depth look at the underlying principles of deep learning and how they can be applied using vectorized Python and Octave. The book covers topics like linear algebra, probability theory, and programming fundamentals before delving into more advanced ideas like neural networks and backpropagation. It is written for those with no prior knowledge of deep learning or coding experience, making it an excellent resource for anyone wishing to learn about this fascinating and quickly developing discipline. The book begins by introducing the reader to the fundamentals of linear algebra and probability theory, laying the groundwork for later chapters on neural networks and deep learning.

Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave. За последнее десятилетие произошло несколько замечательных достижений в области глубокого обучения, которое является отраслью искусственного интеллекта. В результате эта область исследований расширилась на множество подполей, включая сети глубоких убеждений, рекуррентные нейронные сети, состязательные сети и обучение с подкреплением. Однако, несмотря на эти разработки, глубокое обучение перешло из лабораторных условий в нашу повседневную жизнь в результате улучшений в аппаратном обеспечении и технологиях облачных вычислений. В этом втором издании «Deep arning from First Principles» представлен глубокий взгляд на основополагающие принципы глубокого обучения и на то, как их можно применить с помощью векторизованных Python и Octave. Книга охватывает такие темы, как линейная алгебра, теория вероятностей и основы программирования, прежде чем углубляться в более продвинутые идеи, такие как нейронные сети и обратное распространение. Он написан для тех, у кого нет предварительных знаний о глубоком обучении или опыте программирования, что делает его отличным ресурсом для всех, кто хочет узнать об этой увлекательной и быстро развивающейся дисциплине. Книга начинается с знакомства читателя с основами линейной алгебры и теории вероятностей, закладывая основу для более поздних глав о нейронных сетях и глубоком обучении.

Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave. Au cours de la dernière décennie, plusieurs progrès remarquables ont été réalisés dans le domaine de l'apprentissage profond, qui est un secteur de l'intelligence artificielle. En conséquence, ce domaine de recherche s'est étendu à de nombreux sous-domaines, y compris les réseaux de croyance profonde, les réseaux neuronaux récurrents, les réseaux de compétition et l'apprentissage renforcé. Cependant, malgré ces développements, l'apprentissage profond est passé des conditions de laboratoire à notre vie quotidienne à la suite d'améliorations dans le matériel et les technologies de cloud computing. Cette deuxième édition de Deep arning from First Principles présente une vision approfondie des principes fondamentaux de l'apprentissage profond et de la façon dont ils peuvent être appliqués à l'aide de Python et Octave vectorisés. livre aborde des sujets tels que l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et les bases de la programmation avant d'approfondir des idées plus avancées telles que les réseaux neuronaux et la propagation inverse. Il est écrit pour ceux qui n'ont aucune connaissance préalable de l'apprentissage profond ou de l'expérience de programmation, ce qui en fait une excellente ressource pour tous ceux qui veulent en apprendre davantage sur cette discipline fascinante et en évolution rapide. livre commence par une connaissance des bases de l'algèbre linéaire et de la théorie des probabilités, jetant les bases de chapitres ultérieurs sur les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond.

Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave. En la última década se han producido varios avances notables en el ámbito del aprendizaje profundo, que es la rama de la inteligencia artificial. Como resultado, este campo de investigación se ha expandido a muchos sub-campos, incluyendo redes de creencias profundas, redes neuronales recurrativas, redes competitivas y entrenamiento con refuerzos. n embargo, a pesar de estos desarrollos, el aprendizaje profundo ha pasado de las condiciones de laboratorio a nuestra vida cotidiana como resultado de las mejoras en hardware y tecnologías de computación en la nube. Esta segunda edición de «Deep arning from First Principes» presenta una visión profunda de los principios fundamentales del aprendizaje profundo y cómo se pueden aplicar con Python y Octave vectorizados. libro abarca temas como el álgebra lineal, la teoría de probabilidades y los fundamentos de la programación antes de profundizar en ideas más avanzadas como las redes neuronales y la propagación inversa. Está escrito para aquellos que no tienen conocimientos previos sobre el aprendizaje profundo o la experiencia de programación, lo que lo convierte en un gran recurso para cualquiera que quiera aprender sobre esta disciplina fascinante y de rápido desarrollo. libro comienza familiarizando al lector con los fundamentos del álgebra lineal y la teoría de la probabilidad, sentando las bases para capítulos posteriores sobre redes neuronales y aprendizaje profundo.

Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave. Na última década, houve vários avanços notáveis no aprendizado profundo, que é uma indústria de inteligência artificial. Como resultado, essa área de pesquisa expandiu-se para muitas subpopolas, incluindo redes de crenças profundas, redes neurais recorrentes, redes de competição e treinamento com reforços. No entanto, apesar destes desenvolvimentos, a aprendizagem profunda passou das condições de laboratório para a nossa vida diária, como resultado de melhorias no hardware e na tecnologia de computação em nuvem. Nesta segunda edição, «Deep arning from First Princies» apresenta uma visão profunda dos princípios fundamentais do aprendizado profundo e de como eles podem ser aplicados com Python e Octave vetorizados. O livro abrange temas como álgebra linear, teoria de probabilidades e fundamentos de programação antes de se aprofundar em ideias mais avançadas, como redes neurais e disseminação inversa. É escrito para aqueles que não têm conhecimento prévio sobre o aprendizado profundo ou experiência de programação, o que o torna um excelente recurso para todos os que querem aprender sobre esta disciplina fascinante e em rápida evolução. O livro começa com a familiaridade do leitor com os fundamentos da álgebra linear e a teoria das probabilidades, criando as bases para capítulos mais recentes sobre redes neurais e aprendizado profundo.

Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave. Nel corso dell'ultimo decennio ci sono stati degli ottimi progressi nel campo dell'apprendimento profondo, che è il settore dell'intelligenza artificiale. Di conseguenza, questo campo di ricerca si è esteso a molti sottopoli, tra cui reti di convinzione profonda, reti neurali ricettive, reti di competizione e formazione con rinforzi. Tuttavia, nonostante questi sviluppi, l'apprendimento approfondito è passato dalle condizioni di laboratorio alla nostra vita quotidiana grazie ai miglioramenti nell'hardware e nella tecnologia cloud computing. Questa seconda edizione di Deep arning from First Printiple fornisce una visione approfondita dei principi fondamentali dell'apprendimento profondo e di come possono essere applicati con Python e Octave vettoriali. Il libro affronta temi come l'algebra lineare, la teoria delle probabilità e le basi della programmazione prima di approfondire le idee più avanzate come le reti neurali e la distribuzione inversa. È scritto per coloro che non hanno conoscenze preliminari sull'apprendimento approfondito o sull'esperienza di programmazione, il che lo rende un'ottima risorsa per tutti coloro che vogliono conoscere questa disciplina affascinante e in rapida evoluzione. Il libro inizia conoscendo il lettore con le basi dell'algebra lineare e la teoria delle probabilità, gettando le basi per i capitoli successivi sulle reti neurali e l'apprendimento profondo.

Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave. In den letzten zehn Jahren gab es einige bemerkenswerte Fortschritte im Bereich des Deep arning, dem Zweig der künstlichen Intelligenz. Infolgedessen hat sich dieses Forschungsgebiet auf eine Vielzahl von Teilfeldern ausgeweitet, darunter tiefe Glaubensnetzwerke, wiederkehrende neuronale Netzwerke, kontradiktorische Netzwerke und verstärktes rnen. Trotz dieser Entwicklungen hat sich Deep arning jedoch aufgrund von Verbesserungen in der Hardware und Cloud-Computing-Technologie von Laborbedingungen in unser tägliches ben verlagert. Diese zweite Ausgabe von Deep arning from First Principles bietet einen tiefen Einblick in die zugrunde liegenden Prinzipien von Deep arning und wie sie mit vektorisierten Pythons und Octaves angewendet werden können. Das Buch behandelt Themen wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Grundlagen der Programmierung, bevor es in fortgeschrittenere Ideen wie neuronale Netze und umgekehrte Verbreitung eintaucht. Es ist für diejenigen geschrieben, die keine Vorkenntnisse über Deep arning oder Programmiererfahrung haben, was es zu einer großartigen Ressource für alle macht, die etwas über diese faszinierende und sich schnell entwickelnde Disziplin lernen möchten. Das Buch beginnt damit, den ser mit den Grundlagen der linearen Algebra und der Wahrscheinlichkeitstheorie vertraut zu machen und die Grundlage für spätere Kapitel über neuronale Netze und tiefes rnen zu legen.

Książka Opis: Głębokie uczenie się z pierwszych zasad drugie wydanie w Vectorized Python R i Octave. W ostatnim dziesięcioleciu odnotowano niezwykłe postępy w zakresie głębokiego uczenia się, jakim jest przemysł sztucznej inteligencji. W rezultacie ta dziedzina badań rozszerzyła się na wiele poddziałów, w tym sieci głębokiego przekonania, powtarzające się sieci neuronowe, sieci przeciwstawne i uczenie się wzmacniania. Jednak pomimo tych zmian głębokie uczenie się przeniosło się z laboratorium do naszego codziennego życia w wyniku ulepszeń w technologiach sprzętu i chmury obliczeniowej. Ta druga edycja „Deep arning from First Principles” zapewnia dogłębne spojrzenie na fundamentalne zasady głębokiego uczenia się i jak można je stosować za pomocą wektoryzowanego Pythona i Oktawy. Książka obejmuje takie tematy jak algebra liniowa, teoria prawdopodobieństwa i podstawy programowania przed zagłębieniem się w bardziej zaawansowane idee, takie jak sieci neuronowe i backpropagation. Jest napisany dla tych, którzy nie znają wcześniej głębokiego uczenia się ani doświadczenia programowania, co czyni go wielkim zasobem dla każdego, kto chce dowiedzieć się o tej fascynującej i szybkiej dyscyplinie. Książka zaczyna się od wprowadzenia czytelnika do podstaw algebry liniowej i teorii prawdopodobieństwa, kładąc podwaliny dla późniejszych rozdziałów na sieci neuronowe i głębokiego uczenia się.

תיאור ספרים: למידה עמוקה מן העקרונות הראשונים מהדורה שנייה בפיתון R וקטורית. בעשור האחרון חלה התקדמות יוצאת דופן בלמידה מעמיקה, שהיא תעשיית הבינה המלאכותית. כתוצאה מכך, תחום מחקר זה התרחב לתת-תחומים רבים, כולל רשתות אמונות עמוקות, רשתות עצביות חוזרות ונשנות, רשתות יריבות ולמידת חיזוק. עם זאת, למרות התפתחויות אלה, למידה מעמיקה עברה מהמעבדה לחיי היומיום שלנו כתוצאה משיפורים בחומרה וטכנולוגיות מחשוב ענן. מהדורה שנייה זו של ”למידה עמוקה מעקרונות ראשונים” מספקת מבט מעמיק על העקרונות היסודיים של למידה עמוקה וכיצד ניתן ליישם אותם באמצעות פיתון ואוקטבה. הספר מכסה נושאים כגון אלגברה לינארית, תורת ההסתברות, ואת היסודות של תכנות לפני שהוא מתעמק ברעיונות מתקדמים יותר כגון רשתות עצביות ו-bacpropagation. הוא נכתב עבור אלה ללא ידע מוקדם על למידה עמוקה או ניסיון בתכנות, מה שהופך אותו למשאב גדול עבור כל מי שמחפש ללמוד על המשמעת המרתקת והמהירה הזו. הספר מתחיל בכך שהוא מציג בפני הקורא את היסודות של אלגברה לינארית ותורת ההסתברות, ומניח את היסודות לפרקים מאוחרים יותר ברשתות עצביות ולמידה עמוקה.''

Kitap Açıklaması: Vektörize Python R ve Octave'de İlk İlkelerden Derin Öğrenme İkinci Baskı. Son on yılda, AI endüstrisi olan derin öğrenmede bazı önemli gelişmeler görüldü. Sonuç olarak, bu araştırma alanı derin inanç ağları, tekrarlayan sinir ağları, düşmanca ağlar ve takviye öğrenimi dahil olmak üzere birçok alt alana genişledi. Bununla birlikte, bu gelişmelere rağmen, derin öğrenme, donanım ve bulut bilişim teknolojilerindeki gelişmelerin bir sonucu olarak laboratuvardan günlük hayatımıza taşındı. "İlk İlkelerden Derin Öğrenme'nin bu ikinci baskısı, derin öğrenmenin temel ilkelerine ve vektörize Python ve Octave kullanılarak nasıl uygulanabileceklerine derinlemesine bir bakış sağlar. Kitap, doğrusal cebir, olasılık teorisi ve sinir ağları ve geri tepme gibi daha gelişmiş fikirlere girmeden önce programlamanın temelleri gibi konuları kapsar. Derin öğrenme veya programlama deneyimi hakkında önceden bilgi sahibi olmayanlar için yazılmıştır, bu büyüleyici ve hızlı tempolu disiplin hakkında bilgi edinmek isteyen herkes için harika bir kaynaktır. Kitap, okuyucuyu doğrusal cebir ve olasılık teorisinin temellerine tanıtarak, sinir ağları ve derin öğrenme üzerine daha sonraki bölümler için zemin hazırlayarak başlar.

Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave. شهد العقد الماضي بعض التقدم الملحوظ في التعلم العميق، وهو صناعة الذكاء الاصطناعي. نتيجة لذلك، توسع هذا المجال من البحث إلى العديد من المجالات الفرعية، بما في ذلك شبكات الاعتقاد العميق والشبكات العصبية المتكررة والشبكات العدائية والتعلم المعزز. ومع ذلك، على الرغم من هذه التطورات، فقد انتقل التعلم العميق من المختبر إلى حياتنا اليومية نتيجة للتحسينات في تقنيات الأجهزة والحوسبة السحابية. تقدم هذه الطبعة الثانية من «التعلم العميق من المبادئ الأولى» نظرة متعمقة على المبادئ الأساسية للتعلم العميق وكيف يمكن تطبيقها باستخدام بايثون وأوكتاف المتجهين. يغطي الكتاب مواضيع مثل الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات وأساسيات البرمجة قبل الخوض في أفكار أكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية والتطور الخلفي. إنه مكتوب لأولئك الذين ليس لديهم معرفة سابقة بالتعلم العميق أو تجربة البرمجة، مما يجعله مصدرًا رائعًا لأي شخص يتطلع إلى التعرف على هذا الانضباط الرائع وسريع الخطى. يبدأ الكتاب بتعريف القارئ بأساسيات الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات، مما يضع الأساس لفصول لاحقة عن الشبكات العصبية والتعلم العميق.

책 설명: 벡터화 된 파이썬 R 및 옥타브의 첫 번째 원칙에서 깊은 학습. 지난 10 년 동안 AI 산업 인 딥 러닝에서 현저한 발전이있었습니다. 그 결과, 이 연구 분야는 깊은 신념 네트워크, 반복적 인 신경망, 적대적 네트워크 및 강화 학습을 포함한 많은 하위 분야로 확장되었습니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 딥 러닝은 하드웨어 및 클라우드 컴퓨팅 기술의 개선으로 실험실에서 일상 생활로 이동했습니다. "첫 번째 원칙으로부터의 딥 러닝" 의 두 번째 버전은 딥 러닝의 기본 원칙과 벡터 화 된 파이썬 및 옥타브를 사용하여 어떻게 적용 할 수 있는지 심층적으로 살펴 봅니다. 이 책은 신경망 및 역 전파와 같은 고급 아이디어를 탐구하기 전에 선형 대수, 확률 이론 및 프로그래밍의 기본과 같은 주제를 다룹니다. 딥 러닝이나 프로그래밍 경험에 대한 사전 지식이없는 사람들을 위해 작성되었으므로이 매혹적이고 빠르게 진행되는 훈련에 대해 배우고 자하는 사람에게는 훌륭한 리소스입니다. 이 책은 독자들에게 선형 대수와 확률 이론의 기본을 소개하고 신경망과 딥 러닝에 관한 이후 장의 토대를 마련함으로써 시작됩니다.

Book Description： Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave。過去10間で、AI業界であるディープラーニングが顕著に進歩しています。その結果、この研究領域は、深い信念ネットワーク、再発ニューラルネットワーク、敵対ネットワーク、強化学習など、多くのサブフィールドに拡大しました。しかし、これらの開発にもかかわらず、ハードウェアやクラウドコンピューティング技術の向上により、ディープラーニングはラボから私たちの日常生活に移行しました。この第2版「Deep arning from First Principles」では、ディープラーニングの基本原則と、ベクトル化されたPythonとOctaveを使用してどのように適用できるかについて詳しく説明します。この本は、線形代数学、確率理論、ニューラルネットワークやバックプロパゲーションなどのより高度なアイデアを掘り下げる前のプログラミングの基礎などのトピックをカバーしています。ディープラーニングやプログラミングの経験がない人のために書かれているので、この魅力的でペースの速い学問について学ぶことを探している人にとっては素晴らしいリソースです。この本は、線形代数学と確率論の基礎を読者に紹介し、ニューラルネットワークと深層学習に関する後編の基礎を築くことから始まる。

Deep arning from First Principles Second Edition In Vectorized Python R and Octave.在過去十中，深度學習領域取得了一些顯著進展，這是人工智能的一個分支。結果，該研究領域擴展到了許多子領域，包括深層信念網絡，遞歸神經網絡，對抗網絡和強化培訓。然而，盡管有這些發展，由於硬件和雲計算技術的改進，深入的學習已經從實驗室環境轉變為我們的日常生活。第二版「第一原理的深度學習」深入探討了深度學習的基本原理，以及如何使用矢量化的Python和Octave來應用它們。該書涵蓋了諸如線性代數，概率論和編程基礎之類的主題，然後深入研究了諸如神經網絡和反向傳播之類的更高級的思想。它是為那些對深度學習或編程經驗缺乏初步知識的人編寫的，這使得它成為任何想要了解這一引人入勝且快速發展的學科的人的絕佳資源。這本書首先使讀者熟悉線性代數和概率論的基礎，為後來的神經網絡和深度學習章節奠定了基礎。