The book begins by introducing the concept of neural networks and their role in AI and machine learning It then delves into the specifics of CNN including the history architecture and applications of this technology. The author emphasizes the importance of understanding the underlying principles of CNN and how they are used in realworld scenarios. The book also covers advanced topics such as transfer learning and fine tuning pretraining and multitask learning. The book concludes with a discussion on the future of CNN and their potential impact on society. The author argues that CNN has the power to revolutionize many industries and transform the way we live and work but only if we understand their limitations and use them responsibly. The book is written in an accessible style making it easy for anyone interested in AI and machine learning to learn about CNN and their applications. It is an essential resource for students researchers and practitioners looking to expand their knowledge of this exciting field. Convolutional Neural Networks (CNN) represent one of the most significant breakthroughs in artificial intelligence and machine learning. They have become the foundation of many modern applications, from image and video recognition to autonomous systems and natural language processing. This book offers a comprehensive guide to the study and application of CNN, covering both basic and advanced concepts.

Книга начинается с представления концепции нейронных сетей и их роли в ИИ и машинном обучении. Затем она углубляется в специфику CNN, включая историческую архитектуру и применение этой технологии. Автор подчеркивает важность понимания основополагающих принципов CNN и того, как они используются в сценариях реального мира. Книга также охватывает такие продвинутые темы, как обучение передаче и тонкая настройка предварительного обучения и многозадачное обучение. Завершает книгу дискуссия о будущем CNN и их потенциальном влиянии на общество. Автор утверждает, что CNN способен революционизировать многие отрасли и изменить то, как мы живем и работаем, но только если мы понимаем их ограничения и используем их ответственно. Книга написана в доступном стиле, что позволяет всем, кто интересуется ИИ и машинным обучением, легко узнать о CNN и их приложениях. Это важный ресурс для студентов-исследователей и практиков, которые хотят расширить свои знания в этой захватывающей области. Сверточные нейронные сети (CNN) представляют собой один из самых значительных прорывов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они стали основой многих современных приложений, от распознавания изображений и видео до автономных систем и обработки естественного языка. Эта книга предлагает исчерпывающее руководство по изучению и применению CNN, охватывающее как основные, так и расширенные концепции.

livre commence par une présentation du concept des réseaux neuronaux et de leur rôle dans l'IA et l'apprentissage automatique. Il se penche ensuite sur les spécificités de CNN, y compris l'architecture historique et l'application de cette technologie. L'auteur souligne l'importance de comprendre les principes fondamentaux de CNN et comment ils sont utilisés dans les scénarios du monde réel. livre aborde également des sujets avancés tels que l'apprentissage de la transmission et la mise en place fine de l'apprentissage préalable et l'apprentissage multitâche. livre conclut le débat sur l'avenir de CNN et son impact potentiel sur la société. L'auteur affirme que CNN est capable de révolutionner de nombreuses industries et de changer notre façon de vivre et de travailler, mais seulement si nous comprenons leurs limites et les utilisons de manière responsable. livre est écrit dans un style accessible, ce qui permet à tous ceux qui s'intéressent à l'IA et à l'apprentissage automatique d'en apprendre facilement sur CNN et leurs applications. C'est une ressource importante pour les étudiants en recherche et les praticiens qui veulent élargir leurs connaissances dans ce domaine passionnant. s réseaux neuronaux convolutifs (CNN) représentent l'une des avancées les plus importantes dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Ils sont devenus la base de nombreuses applications modernes, de la reconnaissance d'images et de vidéos aux systèmes autonomes et au traitement du langage naturel. Ce livre offre un guide complet sur l'étude et l'application de CNN, couvrant à la fois les concepts de base et les concepts avancés.

libro comienza presentando el concepto de redes neuronales y su papel en la IA y el aprendizaje automático. Luego profundiza en las especificidades de CNN, incluyendo la arquitectura histórica y la aplicación de esta tecnología. autor destaca la importancia de entender los principios fundamentales de CNN y cómo se utilizan en los escenarios del mundo real. libro también cubre temas avanzados como el aprendizaje de transmisión y la configuración fina del aprendizaje previo y el aprendizaje multitarea. libro concluye una discusión sobre el futuro de CNN y su potencial impacto en la sociedad. autor afirma que CNN es capaz de revolucionar muchas industrias y cambiar la forma en que vivimos y trabajamos, pero solo si entendemos sus limitaciones y las usamos de manera responsable. libro está escrito en un estilo asequible, lo que permite a cualquier persona interesada en la IA y el aprendizaje automático aprender fácilmente sobre CNN y sus aplicaciones. Es un recurso importante para los estudiantes de investigación y profesionales que quieren ampliar sus conocimientos en este apasionante campo. redes neuronales perforadas (CNN) representan uno de los avances más significativos en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Se han convertido en la base de muchas aplicaciones modernas, desde el reconocimiento de imágenes y vídeos hasta sistemas autónomos y el procesamiento del lenguaje natural. Este libro ofrece una guía exhaustiva para el estudio y aplicación de CNN que cubre conceptos tanto básicos como extendidos.

Das Buch beginnt mit einer Vorstellung des Konzepts neuronaler Netze und ihrer Rolle in KI und maschinellem rnen. Dann geht es tiefer in die Besonderheiten von CNN, einschließlich der historischen Architektur und der Anwendung dieser Technologie. Der Autor betont, wie wichtig es ist, die grundlegenden Prinzipien von CNN zu verstehen und wie sie in realen Szenarien verwendet werden. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Transfer-Training und Feinabstimmung von Pre-arning und Multitasking-Training. Eine Diskussion über die Zukunft von CNN und ihre möglichen Auswirkungen auf die Gesellschaft rundet das Buch ab. Der Autor argumentiert, dass CNN in der Lage ist, viele Branchen zu revolutionieren und die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu verändern, aber nur, wenn wir ihre Grenzen verstehen und verantwortungsvoll damit umgehen. Das Buch ist in einem zugänglichen Stil geschrieben, der es jedem, der sich für KI und maschinelles rnen interessiert, leicht macht, sich über CNN und seine Anwendungen zu informieren. Es ist eine wichtige Ressource für Forschungsstudenten und Praktiker, die ihr Wissen in diesem spannenden Bereich erweitern möchten. Convolutional Neural Networks (CNNs) stellen einen der bedeutendsten Durchbrüche im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen rnens dar. e sind zum Rückgrat vieler moderner Anwendungen geworden, von der Bild- und Videoerkennung über autonome Systeme bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Dieses Buch bietet einen umfassenden itfaden zum Studium und zur Anwendung von CNN, der sowohl grundlegende als auch erweiterte Konzepte abdeckt.

''

Kitap sinir ağları kavramını ve bunların yapay zeka ve makine öğrenimindeki rolünü tanıtarak başlıyor. Ardından, tarihi mimari ve bu teknolojinin uygulanması da dahil olmak üzere CNN'nin özelliklerini araştırıyor. Yazar, CNN'in temel ilkelerini ve gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanıldıklarını anlamanın önemini vurgulamaktadır. Kitap ayrıca transfer öğrenme ve ince ayar ön eğitim ve çoklu görev gibi gelişmiş konuları da kapsamaktadır. Kitap, CNN'in geleceği ve toplum üzerindeki potansiyel etkileri hakkında bir tartışma ile sona eriyor. Yazar, CNN'in birçok endüstride devrim yapma ve yaşama ve çalışma şeklimizi değiştirme gücüne sahip olduğunu, ancak yalnızca sınırlamalarını anlamamız ve sorumlu bir şekilde kullanmamız durumunda olduğunu savunuyor. Kitap, AI ve makine öğrenimi ile ilgilenen herkesin CNN ve uygulamaları hakkında bilgi edinmesini kolaylaştıran erişilebilir bir tarzda yazılmıştır. Bu heyecan verici alanda bilgilerini genişletmek isteyen araştırma öğrencileri ve uygulayıcıları için önemli bir kaynaktır. Evrişimli sinir ağları (CNN), yapay zeka ve makine öğrenimindeki en önemli atılımlardan birini temsil eder. Görüntü ve video tanımadan özerk sistemlere ve doğal dil işlemeye kadar birçok modern uygulamanın temeli haline gelmiştir. Bu kitap, hem temel hem de ileri kavramları kapsayan CNN'in çalışması ve uygulaması için kapsamlı bir rehber sunmaktadır.

يبدأ الكتاب بتقديم مفهوم الشبكات العصبية ودورها في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ثم تتعمق في تفاصيل CNN، بما في ذلك الهندسة المعمارية التاريخية وتطبيق هذه التكنولوجيا. يؤكد المؤلف على أهمية فهم المبادئ الأساسية لشبكة CNN وكيفية استخدامها في سيناريوهات العالم الحقيقي. يغطي الكتاب أيضًا موضوعات متقدمة مثل التعلم النقلي وضبط التدريب المسبق وتعدد المهام. يختتم الكتاب بمناقشة حول مستقبل CNN وتأثيرها المحتمل على المجتمع. يجادل المؤلف بأن CNN لديها القدرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات وتغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها، ولكن فقط إذا فهمنا حدودها واستخدمناها بمسؤولية. الكتاب مكتوب بأسلوب يسهل الوصول إليه يسهل على أي شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التعرف على CNN وتطبيقاتهم. إنه مصدر مهم لطلاب البحث والممارسين الذين يرغبون في توسيع معرفتهم في هذا المجال المثير. تمثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) واحدة من أهم الاختراقات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لقد أصبحت أساس العديد من التطبيقات الحديثة، من التعرف على الصور والفيديو إلى الأنظمة المستقلة ومعالجة اللغة الطبيعية. يقدم هذا الكتاب دليلاً شاملاً لدراسة CNN وتطبيقها، يغطي المفاهيم الأساسية والمتقدمة.