techniques that had been superseded by more flexible and efficient alternatives such as support vector machines and gradient boosting machinesNow fast forward to today and deep learning has become ubiquitous in technology from self-driving cars and medical diagnosis to language translation and social media analysis It is no exaggeration to say that deep learning has transformed the world of technology and will continue to do so for the foreseeable futureAnd yet despite its ubiquity deep learning remains poorly understood By most accounts fewer than 10 percent of developers can claim expertise in the subject And even if you know how to code it's not clear where to start or how to learn. This book represents our attempt to change thatThe goal of this book is to make deep learning accessible to everyone especially those who may not have extensive technical backgrounds or experience with programming We approach the subject from a practical perspective emphasizing intuition over mathematics and code over theory That said we remain committed to accuracy and rigor throughout so that you can be confident in your newfound knowledgeWe begin with an overview of deep learning before diving into the details We introduce the major concepts that will help you understand how deep learning works and why it matters so much today. The first chapter covers the history of deep learning including its roots in early AI research and how it evolved into a modern discipline capable of tackling complex tasks like image recognition speech synthesis and natural language processing. Chapter two explores the basic building blocks of deep learning: artificial neural networks and their components. In subsequent chapters we explore the many applications of deep learning and the techniques used to train these models including popular frameworks like TensorFlow and PyTorch. The final chapter provides a glimpse into the future of deep learning research and development. The text is written at an introductory level but assumes no prior knowledge of machine learning or coding. As such it's perfect for anyone curious about deep learning and its impact on our world, whether they are developers entrepreneurs investors or simply interested learners. This description is a bit too technical.

методы, которые были заменены более гибкими и эффективными альтернативами, такими как машины опорных векторов и машины градиентного бустинга. Теперь перенесемся в сегодняшний день, и глубокое обучение стало повсеместным в технологиях от беспилотных автомобилей и медицинской диагностики до языкового перевода и анализа социальных сетей. Не будет преувеличением сказать, что глубокое обучение изменило мир технологий и будет продолжать делать это в обозримом будущем. И все же, несмотря на его повсеместное распространение глубоко обучение остается плохо изученным По большинству аккаунтов менее 10 процентов разработчиков могут претендовать на экспертизу по предмету И даже если вы знаете, как кодить, непонятно, с чего начать или как учиться. Эта книга представляет собой нашу попытку изменить это. Цель этой книги - сделать глубокое обучение доступным для всех, особенно для тех, кто может не иметь обширного технического опыта или опыта программирования. Мы подходим к предмету с практической точки зрения, подчеркивая интуицию в отношении математики и кода над теорией. Это говорит о том, что мы по-прежнему привержены точности и строгости во всем, чтобы вы могли быть уверены в своих новообретенных знаниях. Мы начинаем с обзора глубокого обучения, прежде чем погружаемся в детали. Мы представляем основные концепции, которые помогут вам понять, как работает глубокое обучение и почему оно так важно сегодня. Первая глава охватывает историю глубокого обучения, включая его корни в ранних исследованиях ИИ и то, как оно превратилось в современную дисциплину, способную решать сложные задачи, такие как синтез речи распознавания изображений и обработка естественного языка. Во второй главе рассматриваются основные строительные блоки глубокого обучения: искусственные нейронные сети и их компоненты. В последующих главах мы рассмотрим многочисленные применения глубокого обучения и методы, используемые для обучения этих моделей, включая популярные платформы, такие как TensorFlow и PyTorch. Последняя глава дает представление о будущем исследований и разработок в области глубокого обучения. Текст написан на вводном уровне, но не предполагает предварительных знаний о машинном обучении или кодировании. Таким образом, он идеально подходит для тех, кто интересуется глубоким обучением и его влиянием на наш мир, будь то разработчики, предприниматели, инвесторы или просто заинтересованные учащиеся. Это описание немного слишком техническое.

méthodes qui ont été remplacées par des alternatives plus souples et plus efficaces telles que les machines de vecteurs de référence et les machines de gradient boosting. Nous allons maintenant passer à aujourd'hui, et l'apprentissage profond est devenu omniprésent dans la technologie, des voitures sans pilote et des diagnostics médicaux à la traduction linguistique et à l'analyse des réseaux sociaux. Il n'est pas exagéré de dire que l'apprentissage profond a changé le monde de la technologie et continuera à le faire dans un avenir prévisible. Et pourtant, malgré son omniprésence, l'apprentissage profond reste mal compris Dans la plupart des comptes, moins de 10 % des développeurs peuvent prétendre à une expertise dans le domaine ET même si vous savez comment coder, vous ne savez pas par où commencer ou comment apprendre. Ce livre représente notre tentative de changer cela. L'objectif de ce livre est de rendre l'apprentissage en profondeur accessible à tous, en particulier à ceux qui n'ont peut-être pas une vaste expérience technique ou de programmation. Nous abordons le sujet d'un point de vue pratique, en soulignant l'intuition concernant les mathématiques et le code sur la théorie. Cela montre que nous restons attachés à la précision et à la rigueur dans tout, afin que vous puissiez être sûr de vos nouvelles connaissances. Nous commençons par un aperçu de l'apprentissage profond avant de nous plonger dans les détails. Nous présentons les concepts de base qui vous aideront à comprendre comment fonctionne l'apprentissage profond et pourquoi il est si important aujourd'hui. premier chapitre traite de l'histoire de l'apprentissage profond, y compris ses racines dans les premières recherches sur l'IA et comment il est devenu une discipline moderne capable de résoudre des problèmes complexes tels que la synthèse vocale de la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel. deuxième chapitre traite des principaux piliers de l'apprentissage profond : les réseaux neuronaux artificiels et leurs composants. Dans les chapitres suivants, nous examinerons les nombreuses applications de l'apprentissage profond et les méthodes utilisées pour enseigner ces modèles, y compris les plates-formes populaires telles que TensorFlow et PyTorch. dernier chapitre donne un aperçu de l'avenir de la recherche et du développement dans le domaine de l'apprentissage profond. texte est écrit au niveau d'introduction, mais n'implique pas de connaissance préalable de l'apprentissage automatique ou du codage. Il est donc idéal pour ceux qui s'intéressent à l'apprentissage profond et à son impact sur notre monde, qu'ils soient développeurs, entrepreneurs, investisseurs ou simplement apprenants intéressés. Cette description est un peu trop technique.

métodos que fueron reemplazados por alternativas más flexibles y eficientes, como máquinas de vectores de soporte y máquinas de refuerzo de gradiente. Ahora nos trasladamos a la actualidad y el aprendizaje profundo se ha generalizado en tecnologías que van desde los vehículos no tripulados y el diagnóstico médico hasta la traducción lingüística y el análisis de las redes sociales. No sería exagerado decir que el aprendizaje profundo ha cambiado el mundo de la tecnología y seguirá haciéndolo en un futuro previsible. Y sin embargo, a pesar de su generalización, el aprendizaje profundo sigue siendo poco estudiado En la mayoría de las cuentas, menos del 10 por ciento de los desarrolladores pueden calificar para ser expertos en el tema E incluso si sabes cómo codificar, no está claro por dónde empezar o cómo aprender. Este libro representa nuestro intento de cambiar esto. objetivo de este libro es hacer que el aprendizaje profundo sea accesible para todos, especialmente para aquellos que pueden no tener una amplia experiencia técnica o de programación. Abordamos el tema desde un punto de vista práctico, enfatizando la intuición en relación con las matemáticas y el código sobre la teoría. Esto sugiere que seguimos comprometidos con la precisión y el rigor en todo, para que puedas estar seguro de tus nuevos conocimientos. Comenzamos con una revisión del aprendizaje profundo antes de sumergirnos en los detalles. Presentamos conceptos básicos que le ayudarán a entender cómo funciona el aprendizaje profundo y por qué es tan importante hoy en día. primer capítulo abarca la historia del aprendizaje profundo, incluyendo sus raíces en los primeros estudios de IA y cómo evolucionó hacia una disciplina moderna capaz de resolver problemas complejos, como la síntesis del habla del reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. segundo capítulo examina los principales bloques de construcción del aprendizaje profundo: las redes neuronales artificiales y sus componentes. En los capítulos siguientes examinaremos las numerosas aplicaciones de aprendizaje profundo y las técnicas utilizadas para enseñar estos modelos, incluidas las plataformas populares como TensorFlow y PyTorch. Este último capítulo ofrece una visión del futuro de la investigación y el desarrollo en el ámbito del aprendizaje profundo. texto está escrito a nivel introductorio, pero no implica conocimiento previo sobre el aprendizaje automático o la codificación. Por lo tanto, es ideal para aquellos interesados en el aprendizaje profundo y su impacto en nuestro mundo, ya sean desarrolladores, emprendedores, inversores o simplemente estudiantes interesados. Esta descripción es un poco demasiado técnica.

métodos que foram substituídos por alternativas mais flexíveis e eficientes, como máquinas de vetores de apoio e máquinas de busting de gradiente. Agora passamos para hoje, e o aprendizado profundo se tornou generalizado em tecnologias que vão desde carros não tripulados e diagnósticos médicos até traduções linguísticas e análises de redes sociais. Não é exagero dizer que a aprendizagem profunda mudou o mundo da tecnologia e continuará a fazê-lo no futuro previsível. Mesmo assim, apesar de sua disseminação generalizada, a aprendizagem continua a ser mal estudada Na maioria das contas, menos de 10% dos desenvolvedores podem se candidatar a uma experiência na matéria e, mesmo que você saiba como codificar, não se sabe por onde começar ou como aprender. Este livro é a nossa tentativa de mudar isso. O objetivo deste livro é tornar a aprendizagem profunda acessível a todos, especialmente para aqueles que podem não ter uma vasta experiência técnica ou de programação. Abordamos a matéria em termos práticos, enfatizando o intuito de matemática e código sobre a teoria. Isso mostra que continuamos comprometidos com a precisão e o rigor em tudo, para que vocês possam ter certeza do seu conhecimento recém-desenvolvido. Começamos com uma visão do aprendizado profundo antes de mergulhar nos detalhes. Apresentamos conceitos básicos que vos ajudarão a entender como funciona a aprendizagem profunda e por que é tão importante hoje. O primeiro capítulo abrange a história da aprendizagem profunda, incluindo suas raízes na pesquisa inicial de IA e como ela se transformou em uma disciplina moderna capaz de enfrentar tarefas complexas, como a fusão de voz de reconhecimento de imagem e o processamento de linguagem natural. O segundo capítulo aborda os principais blocos de construção de aprendizagem profunda: redes neurais artificiais e seus componentes. Nos capítulos seguintes, abordaremos as múltiplas aplicações do aprendizado profundo e os métodos utilizados para aprender esses modelos, incluindo plataformas populares como TensorFlow e PyTorch. Este último capítulo oferece uma visão do futuro da pesquisa e desenvolvimento na área de aprendizagem profunda. O texto foi escrito em um nível de introdução, mas não envolve conhecimento prévio sobre treinamento de máquina ou codificação. Assim, ele é ideal para aqueles que se interessam pela aprendizagem profunda e seu impacto no nosso mundo, seja desenvolvedores, empresários, investidores ou apenas alunos interessados. Esta descrição é muito técnica.

metodi che sono stati sostituiti da alternative più flessibili ed efficaci come vettori di supporto e macchine di boosting gradiente. Ora ci spostiamo fino ad oggi, e l'apprendimento più profondo è divenuto diffuso nelle tecnologie che vanno dai droni alla diagnosi medica fino alla traduzione linguistica e all'analisi dei social media. Non è esagerato dire che l'apprendimento profondo ha cambiato il mondo della tecnologia e continuerà a farlo nel prossimo futuro. Eppure, nonostante la sua diffusione diffusa, l'apprendimento rimane scarsamente studiato Per la maggior parte degli account, meno del 10% degli sviluppatori può pretendere di essere esperto in materia E anche se si sa come codificare, non è chiaro da dove iniziare o come imparare. Questo libro è il nostro tentativo di cambiarlo. Lo scopo di questo libro è quello di rendere l'apprendimento profondo accessibile a tutti, soprattutto a coloro che potrebbero non avere una vasta esperienza tecnica o di programmazione. Ci avviciniamo alla materia dal punto di vista pratico, sottolineando l'intuizione sulla matematica e il codice sulla teoria. Ciò suggerisce che siamo ancora impegnati con la precisione e la severità in tutto, in modo da poter essere sicuri delle vostre conoscenze nuove. Iniziamo con una panoramica dell'apprendimento profondo prima di immergerci nei dettagli. Presentiamo concetti fondamentali che vi aiuteranno a capire come funziona l'apprendimento profondo e perché è così importante oggi. Il primo capitolo riguarda la storia dell'apprendimento approfondito, incluse le sue radici nella ricerca iniziale sull'IA e il modo in cui si è trasformato in una disciplina moderna in grado di affrontare sfide complesse, come la sintesi vocale delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il secondo capitolo riguarda i principali blocchi di formazione in profondità: le reti neurali artificiali e i loro componenti. Nei capitoli successivi, esamineremo le numerose applicazioni di formazione approfondita e i metodi utilizzati per insegnare questi modelli, comprese le piattaforme più popolari, come ad esempio il TensorFlow e il PyTorch. Quest'ultimo capitolo fornisce un'idea del futuro della ricerca e dello sviluppo nell'ambito della formazione approfondita. Il testo è scritto a livello introduttivo, ma non prevede alcuna conoscenza preliminare dell'apprendimento automatico o della codifica. In questo modo, è ideale per coloro che sono interessati alla formazione profonda e il suo impatto sul nostro mondo, che si tratti di sviluppatori, imprenditori, investitori o semplicemente studenti interessati. Questa descrizione è un po'troppo tecnica.

Methoden, die durch flexiblere und effizientere Alternativen wie Stützvektormaschinen und Gradientenverstärkungsmaschinen ersetzt wurden. Jetzt schnell in die Gegenwart, und Deep arning ist allgegenwärtig geworden in Technologien von selbstfahrenden Autos und medizinischer Diagnose bis hin zu Sprachübersetzung und Social-Media-Analyse. Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass Deep arning die Welt der Technologie verändert hat und dies auch in absehbarer Zukunft tun wird. Und doch, trotz seiner Allgegenwart, bleibt das Training tief schlecht verstanden. Für die meisten Konten können weniger als 10 Prozent der Entwickler eine Expertise in dem Thema beanspruchen. Und selbst wenn e wissen, wie man codiert, ist nicht klar, wo e anfangen oder wie e lernen sollen. Dieses Buch stellt unseren Versuch dar, das zu ändern. Das Ziel dieses Buches ist es, Deep arning für alle zugänglich zu machen, insbesondere für diejenigen, die möglicherweise nicht über umfangreiche technische Erfahrung oder Programmiererfahrung verfügen. Wir nähern uns dem Thema aus praktischer cht und betonen die Intuition in Bezug auf Mathematik und Code über Theorie. Dies deutet darauf hin, dass wir uns weiterhin für Genauigkeit und Strenge in allem einsetzen, damit e sich Ihres neu gewonnenen Wissens sicher sein können. Wir beginnen mit einem Deep-arning-Review, bevor wir ins Detail gehen. Wir stellen grundlegende Konzepte vor, die Ihnen helfen zu verstehen, wie Deep arning funktioniert und warum es heute so wichtig ist. Das erste Kapitel behandelt die Geschichte des Deep arning, einschließlich seiner Wurzeln in der frühen KI-Forschung und wie es sich zu einer modernen Disziplin entwickelt hat, die in der Lage ist, komplexe Probleme wie die Sprachsynthese bei der Bilderkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache zu lösen. Das zweite Kapitel befasst sich mit den Grundbausteinen des Deep arning: künstliche neuronale Netze und ihre Komponenten. In den folgenden Kapiteln werden wir uns die zahlreichen Anwendungen von Deep arning und die Techniken ansehen, mit denen diese Modelle trainiert werden, einschließlich beliebter Plattformen wie TensorFlow und PyTorch. Das letzte Kapitel gibt einen Einblick in die Zukunft der Deep-arning-Forschung und -Entwicklung. Der Text ist auf einer einführenden Ebene geschrieben, beinhaltet aber keine Vorkenntnisse über maschinelles rnen oder Codierung. Daher ist es ideal für diejenigen, die sich für Deep arning und seine Auswirkungen auf unsere Welt interessieren, ob es sich um Entwickler, Unternehmer, Investoren oder einfach interessierte rnende handelt. Diese Beschreibung ist etwas zu technisch.

Metody |, które zostały zastąpione przez bardziej elastyczne i wydajne alternatywy, takie jak nośniki maszyn wektorowych i gradientów. Teraz szybko do dziś, a głębokie uczenie się stało wszechobecne w technologii od samochody samojezdne i diagnostyka medyczna do tłumaczenia językowego i analizy mediów społecznościowych. Nie przesadza stwierdzenie, że głębokie uczenie się zmieniło świat technologii i nadal będzie to robić w przewidywalnej przyszłości. Mimo wszechobecności głębokie uczenie się pozostaje jednak słabo poznane. W przypadku większości kont mniej niż 10 procent deweloperów może ubiegać się o wiedzę specjalistyczną w danej dziedzinie. I nawet jeśli wiesz, jak kodować, nie jest jasne, od czego zacząć lub jak się uczyć. Ta książka przedstawia naszą próbę zmiany tego. Celem tej książki jest zapewnienie dostępu do głębokiego uczenia się wszystkim, zwłaszcza tym, którzy mogą nie mieć szerokiego doświadczenia technicznego lub programowego. Podchodzimy do tematu z praktycznego punktu widzenia, podkreślając intuicję dotyczącą matematyki i kodu nad teorią. Sugeruje to, że pozostajemy zaangażowani w dokładność i rygorystykę, dzięki czemu możesz być pewny swojej nowej wiedzy. Zaczynamy od przeglądu głębokiego uczenia się przed nurkowaniem w szczegóły. Przedstawiamy podstawowe koncepcje, które pomogą Ci zrozumieć, jak głębokie uczenie się działa i dlaczego tak bardzo się dziś liczy. Pierwszy rozdział obejmuje historię głębokiego uczenia się, w tym jego korzenie we wczesnych badaniach nad sztuczną inteligencją i jak ewoluował w nowoczesną dyscyplinę zdolną do rozwiązywania złożonych problemów, takich jak synteza mowy rozpoznawania obrazu i przetwarzanie języka naturalnego. W drugim rozdziale omówiono podstawowe elementy głębokiego uczenia się: sztuczne sieci neuronowe i ich komponenty. W kolejnych rozdziałach przyglądamy się licznym zastosowaniom i metodom głębokiego uczenia się stosowanym do szkolenia tych modeli, w tym popularnych platformach, takich jak TensorFlow i PyTorch. Ostatni rozdział zawiera wgląd w przyszłość badań i rozwoju w zakresie głębokiego uczenia się. Tekst jest pisany na poziomie wprowadzającym, ale nie oznacza wcześniejszej wiedzy na temat uczenia maszynowego lub kodowania. Jest to idealne rozwiązanie dla osób zainteresowanych głębokim uczeniem się i jego wpływem na nasz świat, zarówno deweloperów, przedsiębiorców, inwestorów, jak i zainteresowanych uczących się. Ten opis jest trochę zbyt techniczny.

שיטות | שהוחלפו על ידי חלופות גמישות ויעילות יותר כמו מכונות וקטור תמיכה ומכונות חיזוק. עכשיו להריץ קדימה להיום, ולמידה עמוקה הפכה לכל מקום בטכנולוגיה ממכוניות נהיגה עצמית ואבחון רפואי לתרגום שפה וניתוח מדיה חברתית. אין זו הגזמה לומר שלמידה מעמיקה שינתה את עולם הטכנולוגיה ותמשיך לעשות כן בעתיד הנראה לעין. ובכל זאת, למרות הימצאותו, למידה מעמיקה נשארת לא מובנת. עבור רוב החשבונות, פחות מ-10% מהמפתחים יכולים להגיש בקשה להתמחות בנושא. וגם אם אתה יודע איך לקודד, זה לא ברור איפה להתחיל או איך ללמוד. הספר הזה מייצג את הניסיון שלנו לשנות את זה. מטרת הספר היא להפוך את הלמידה העמוקה לנגישה לכל אדם, במיוחד לאלה שאין להם ניסיון טכני או תכנות נרחב. אנו פונים לנושא מנקודת מבט מעשית, בדגש על אינטואיציה בנוגע למתמטיקה וקוד על תאוריה. זה מצביע על כך שאנו מחויבים לדיוק והקפדה לאורך כל הדרך כדי שתוכל להיות בטוח בידע החדש שלך. אנחנו מתחילים עם סקירה של למידה עמוקה לפני שאנחנו צוללים לתוך הפרטים. אנו מציגים תפיסות בסיסיות שיעזרו לכם להבין כיצד למידה עמוקה פועלת ומדוע היא חשובה כל כך כיום. הפרק הראשון עוסק בהיסטוריה של למידה מעמיקה, כולל שורשיו במחקר הבינה המלאכותית המוקדם וכיצד הוא התפתח לדיסציפלינה מודרנית המסוגלת לפתור בעיות מורכבות כמו סינתזת דיבור לזיהוי תמונה ועיבוד שפה טבעית. הפרק השני מסתכל על אבני הבניין הבסיסיות של למידה עמוקה: רשתות עצביות מלאכותיות ומרכיביהם. בפרקים הבאים, אנו בוחנים מספר רב של יישומי למידה עמוקה ושיטות המשמשות להכשרת מודלים אלה, כולל פלטפורמות פופולריות כמו TensorFlow ו-PyTorch. הפרק האחרון מספק תובנה לגבי העתיד של מחקר והתפתחות למידה עמוקה. הטקסט נכתב ברמת המבוא, אך אינו מרמז על ידע מוקדם של למידת מכונה או קידוד. ככזה, הוא אידיאלי עבור אלה המעוניינים בלמידה עמוקה והשפעתה על עולמנו, בין אם מפתחים, יזמים, משקיעים או רק לומדים מעוניינים. התיאור הזה קצת יותר מדי טכני.''

destek vektör makineleri ve degrade artırma makineleri gibi daha esnek ve verimli alternatiflerle değiştirilen yöntemler. Şimdi günümüze hızlı bir şekilde ilerliyoruz ve derin öğrenme, kendi kendini süren arabalardan ve tıbbi teşhislerden dil çevirisine ve sosyal medya analizine kadar teknolojide her yerde bulunuyor. Derin öğrenmenin teknoloji dünyasını değiştirdiğini ve öngörülebilir bir gelecek için bunu yapmaya devam edeceğini söylemek abartı olmaz. Ve yine de, her yerde bulunmasına rağmen, derin öğrenme yeterince anlaşılmamıştır. Çoğu hesap için, geliştiricilerin yüzde 10'undan azı bir konuda uzmanlık başvurusunda bulunabilir. Ve nasıl kodlayacağınızı bilseniz bile, nereden başlayacağınız veya nasıl öğreneceğiniz açık değildir. Bu kitap bunu değiştirme çabamızı temsil ediyor. Bu kitabın amacı, derin öğrenmeyi herkes için, özellikle de kapsamlı teknik veya programlama deneyimine sahip olmayanlar için erişilebilir kılmaktır. Konuya pratik bir bakış açısıyla yaklaşıyoruz, matematik ve teori üzerindeki kodla ilgili sezgileri vurguluyoruz. Bu, baştan sona doğruluk ve titizliğe bağlı kaldığımızı gösterir, böylece yeni edindiğiniz bilgilerden emin olabilirsiniz. Ayrıntılara dalmadan önce derin öğrenmeye genel bir bakışla başlıyoruz. Derin öğrenmenin nasıl çalıştığını ve bugün neden bu kadar önemli olduğunu anlamanıza yardımcı olacak temel kavramları sunuyoruz. İlk bölüm, erken AI araştırmalarındaki kökleri ve görüntü tanıma konuşma sentezi ve doğal dil işleme gibi karmaşık sorunları çözebilen modern bir disipline nasıl dönüştüğü de dahil olmak üzere derin öğrenmenin tarihini kapsar. İkinci bölüm, derin öğrenmenin temel yapı taşlarına bakar: yapay sinir ağları ve bileşenleri. Sonraki bölümlerde, TensorFlow ve PyTorch gibi popüler platformlar da dahil olmak üzere bu modelleri eğitmek için kullanılan çok sayıda derin öğrenme uygulamasına ve yöntemine bakıyoruz. Son bölüm, derin öğrenme araştırma ve geliştirmenin geleceği hakkında fikir vermektedir. Metin giriş düzeyinde yazılmıştır, ancak makine öğrenimi veya kodlama hakkında önceden bilgi sahibi olduğu anlamına gelmez. Bu nedenle, geliştiriciler, girişimciler, yatırımcılar veya sadece ilgilenen öğrenciler olsun, derin öğrenme ve dünyamız üzerindeki etkisi ile ilgilenenler için idealdir. Bu açıklama biraz fazla teknik.

طريقة | تم استبدالها ببدائل أكثر مرونة وكفاءة مثل آلات ناقلات الدعم وآلات تعزيز التدرج. الآن تقدم سريعًا إلى اليوم، وأصبح التعلم العميق منتشرًا في كل مكان في التكنولوجيا من السيارات ذاتية القيادة والتشخيص الطبي إلى ترجمة اللغة وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي. ليس من المبالغة القول إن التعلم العميق قد غير عالم التكنولوجيا وسيواصل القيام بذلك في المستقبل المنظور. ومع ذلك، على الرغم من انتشاره في كل مكان، لا يزال التعلم العميق غير مفهوم جيدًا. بالنسبة لمعظم الحسابات، يمكن لأقل من 10 بالمائة من المطورين التقدم للحصول على خبرة في موضوع ما. وحتى إذا كنت تعرف كيفية البرمجة، فليس من الواضح من أين تبدأ أو كيف تتعلم. يمثل هذا الكتاب محاولتنا لتغيير ذلك. الهدف من هذا الكتاب هو جعل التعلم العميق في متناول الجميع، وخاصة أولئك الذين قد لا يتمتعون بخبرة تقنية أو برمجة واسعة. نحن نتعامل مع الموضوع من وجهة نظر عملية، مع التأكيد على الحدس فيما يتعلق بالرياضيات والشفرة على النظرية. يشير هذا إلى أننا نظل ملتزمين بالدقة والصرامة طوال الوقت حتى تكون واثقًا من معرفتك المكتشفة حديثًا. نبدأ بلمحة عامة عن التعلم العميق قبل أن نغوص في التفاصيل. نقدم مفاهيم أساسية لمساعدتك على فهم كيفية عمل التعلم العميق ولماذا يهم كثيرًا اليوم. يغطي الفصل الأول تاريخ التعلم العميق، بما في ذلك جذوره في أبحاث الذكاء الاصطناعي المبكرة وكيف تطور إلى تخصص حديث قادر على حل المشكلات المعقدة مثل توليف الكلام للتعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية. يبحث الفصل الثاني في اللبنات الأساسية للتعلم العميق: الشبكات العصبية الاصطناعية ومكوناتها. في الفصول اللاحقة، ننظر إلى العديد من تطبيقات وطرق التعلم العميق المستخدمة لتدريب هذه النماذج، بما في ذلك المنصات الشعبية مثل TensorFlow و PyTorch. يقدم الفصل الأخير نظرة ثاقبة لمستقبل البحث والتطوير في التعلم العميق. النص مكتوب على المستوى التمهيدي، لكنه لا يعني معرفة مسبقة بالتعلم الآلي أو الترميز. على هذا النحو، فهو مثالي للمهتمين بالتعلم العميق وتأثيره على عالمنا، سواء كانوا مطورين أو رواد أعمال أو مستثمرين أو مجرد متعلمين مهتمين. هذا الوصف تقني بعض الشيء.

지지 벡터 기계 및 그라디언트 부스팅 기계와 같은보다 유연하고 효율적인 대안으로 대체 된 방법. 이제 오늘날까지 빠르게 진행되고 있으며, 자율 주행 자동차 및 의료 진단에서 언어 번역 및 소셜 미디어 분석에 이르기까지 기술 분야에서 딥 러닝이 보편화되었습니다. 딥 러닝이 기술의 세계를 변화 시켰으며 가까운 미래에도 계속 그렇게 할 것이라고해도 과언이 아닙니다. 그럼에도 불구하고 유비쿼터스에도 불구하고 딥 러닝은 여전히 잘 이해되지 않 대부분의 계정에서 개발자의 10% 미만이 주제에 대한 전문 지식을 신청할 수 있습니다. 그리고 코딩 방법을 알고 있더라도 시작 위치 또는 학습 방법이 명확하지 않습니다. 이 책은 그것을 바꾸려는 우리의 시도를 나타냅니 이 책의 목표는 모든 사람, 특히 광범위한 기술 또는 프로그래밍 경험이없는 사람들이 딥 러닝에 액세스 할 수 있도록하는 것입니다. 우리는 실제 관점에서 주제에 접근하여 이론에 대한 수학과 코드에 관한 직관을 강조합니다. 이것은 우리가 당신의 새로운 지식에 확신을 가질 수 있도록 정확성과 엄격함을 유지하기 위해 최선을 다하고 있음 우리는 세부 사항을 살펴보기 전에 딥 러닝에 대한 개요로 시작합니다. 딥 러닝이 어떻게 작동하고 오늘날 왜 그렇게 중요한지 이해하는 데 도움이되는 기본 개념을 제시합니다 첫 번째 장은 초기 AI 연구의 뿌리와 이미지 인식 음성 합성 및 자연어 처리와 같은 복잡한 문제를 해결할 수있는 현대 분야로 발전한 방법을 포함하여 딥 러닝의 역사를 다룹니다. 두 번째 장은 딥 러닝의 기본 구성 요소 인 인공 신경망과 그 구성 요소를 살펴 봅니다. 다음 장에서는 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기있는 플랫폼을 포함하여 이러한 모델을 훈련시키는 데 사용되는 수많은 딥 러닝 응용 프로그램 및 방법을 살펴 봅니다. 마지막 장은 딥 러닝 연구 및 개발의 미래에 대한 통찰력을 제공합니다. 텍스트는 입문 수준으로 작성되었지만 머신 러닝 또는 코딩에 대한 사전 지식을 의미하지는 않습니다. 따라서 개발자, 기업가, 투자자 또는 관심있는 학습자에 관계없이 딥 러닝에 관심이 있고 세상에 미치는 영향에 이상적입니다. 이 설명은 너무 기술적입니다.