from scratch. The goal is to give you a solid foundation in both the theory and practice of deep learning so you can apply it in your own work or research. The book is divided into four parts: Part I gives an overview of the field of deep learning and its history, including the pioneers who developed the field and their contributions. It covers the basics of probability, statistics, linear algebra, and differential calculus, as well as how these subjects contribute to deep learning. This part will help readers understand the foundations of deep learning and its relationship with other fields such as computer vision, natural language processing, and reinforcement learning. Part II delves into the specifics of deep learning, covering the basic building blocks of neural networks, activation functions, and optimization techniques like stochastic gradient descent. It explores the challenges of training deep neural networks, regularization techniques, and convolutional neural networks. Readers will learn how to build and train their own neural networks using Python and TensorFlow. Part III focuses on the practical applications of deep learning, including image classification, object detection, speech recognition, and language modeling. It also discusses some of the challenges of deploying deep learning models in the real world, such as dealing with missing data, data imbalance, and overfitting. Part IV covers advanced topics like transfer learning, attention mechanisms, and generative adversarial networks (GANs). It also explores the current state of research in deep learning and where it is headed in the future. The book aims to provide a comprehensive understanding of deep learning and its applications, as well as the mathematical foundations that underlie it. The author emphasizes the importance of understanding the underlying mathematics and the historical context of the field, so that readers can use this knowledge to develop their own paradigm for perceiving and adapting to new technologies.

с нуля. Цель состоит в том, чтобы дать вам прочную основу как в теории, так и в практике глубокого обучения, чтобы вы могли применить ее в своей собственной работе или исследовании. Книга состоит из четырех частей: в части I дается обзор области глубокого обучения и ее истории, включая пионеров, которые разработали эту область, и их вклад. Он охватывает основы вероятности, статистики, линейной алгебры и дифференциального исчисления, а также то, как эти предметы способствуют глубокому обучению. Эта часть поможет читателям понять основы глубокого обучения и его связь с другими областями, такими как компьютерное зрение, обработка естественного языка и обучение с подкреплением. Часть II углубляется в специфику глубокого обучения, охватывая базовые строительные блоки нейронных сетей, функции активации и методы оптимизации вроде стохастического градиентного спуска. Он исследует проблемы обучения глубоких нейронных сетей, методов регуляризации и сверточных нейронных сетей. Читатели узнают, как строить и обучать собственные нейронные сети с помощью Python и TensorFlow.Часть III посвящена практическим применениям глубокого обучения, включая классификацию изображений, обнаружение объектов, распознавание речи и языковое моделирование. В нем также обсуждаются некоторые проблемы развертывания моделей глубокого обучения в реальном мире, такие как работа с отсутствующими данными, дисбаланс данных и переобучение. Часть IV охватывает такие передовые темы, как обучение передаче, механизмы внимания и генеративные состязательные сети (GAN). В ней также исследуется текущее состояние исследований в области глубокого обучения и то, куда оно движется в будущем. Книга призвана дать всестороннее понимание глубокого обучения и его приложений, а также математических основ, лежащих в его основе. Автор подчеркивает важность понимания лежащей в основе математики и исторического контекста области, чтобы читатели могли использовать эти знания для разработки собственной парадигмы восприятия и адаптации к новым технологиям.

à partir de zéro. L'objectif est de vous donner une base solide dans la théorie et la pratique de l'apprentissage profond afin que vous puissiez l'appliquer dans votre propre travail ou votre recherche. livre se compose de quatre parties : la partie I donne un aperçu du domaine de l'apprentissage profond et de son histoire, y compris les pionniers qui ont développé ce domaine et leur contribution. Il couvre les bases de la probabilité, les statistiques, l'algèbre linéaire et le calcul différentiel, ainsi que la façon dont ces sujets contribuent à l'apprentissage profond. Cette partie aidera les lecteurs à comprendre les bases de l'apprentissage profond et ses liens avec d'autres domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l'apprentissage avec des renforts. La partie II explore les spécificités de l'apprentissage profond en couvrant les bases des réseaux neuronaux, les fonctions d'activation et les méthodes d'optimisation comme la descente à gradient stochastique. Il explore les défis de l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds, des techniques de régularisation et des réseaux neuronaux convolutifs. s lecteurs apprennent à construire et à former leurs propres réseaux neuronaux avec Python et TensorFlow.La partie III traite des applications pratiques de l'apprentissage profond, y compris la classification des images, la détection d'objets, la reconnaissance vocale et la modélisation linguistique. Il traite également de certains problèmes de déploiement de modèles d'apprentissage profond dans le monde réel, tels que le travail avec les données manquantes, le déséquilibre des données et le réapprentissage. La partie IV couvre des sujets de pointe tels que la formation à la transmission, les mécanismes d'attention et les réseaux génériques de compétition (GAN). Il examine également l'état actuel de la recherche dans le domaine de l'apprentissage profond et où elle se déplace dans l'avenir. livre vise à fournir une compréhension complète de l'apprentissage profond et de ses applications, ainsi que les bases mathématiques qui le sous-tendent. L'auteur souligne l'importance de comprendre les mathématiques sous-jacentes et le contexte historique du domaine afin que les lecteurs puissent utiliser ces connaissances pour développer leur propre paradigme de perception et s'adapter aux nouvelles technologies.

desde cero. objetivo es darle una base sólida tanto en la teoría como en la práctica del aprendizaje profundo para que pueda aplicarlo en su propio trabajo o investigación. libro consta de cuatro partes: la parte I ofrece una visión general del campo del aprendizaje profundo y su historia, incluyendo a los pioneros que desarrollaron el campo y sus contribuciones. Abarca los fundamentos de probabilidad, estadística, álgebra lineal y cálculo diferencial, así como la forma en que estos temas contribuyen al aprendizaje profundo. Esta parte ayudará a los lectores a comprender los fundamentos del aprendizaje profundo y su relación con otras áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje con refuerzos. La Parte II profundiza en la especificidad del aprendizaje profundo, abarcando los bloques de construcción básicos de las redes neuronales, las funciones de activación y las técnicas de optimización como el descenso gradiente estocástico. Explora los problemas del aprendizaje de redes neuronales profundas, técnicas de regularización y redes neuronales perforadas. lectores aprenderán a construir y entrenar sus propias redes neuronales con Python y TensorFlow.Parte III se centra en aplicaciones prácticas de aprendizaje profundo, incluyendo clasificación de imágenes, detección de objetos, reconocimiento de voz y modelado de lenguaje. También analiza algunos de los desafíos que plantea la implementación de modelos de aprendizaje profundo en el mundo real, como el manejo de datos faltantes, el desequilibrio de datos y el re-aprendizaje. La parte IV abarca temas avanzados como el aprendizaje de la transmisión, los mecanismos de atención y las redes de competencia generadoras (GAN). También explora el estado actual de la investigación en el campo del aprendizaje profundo y hacia dónde se mueve en el futuro. libro pretende dar una comprensión integral del aprendizaje profundo y sus aplicaciones, así como de los fundamentos matemáticos que lo sustentan. autor destaca la importancia de comprender el ámbito subyacente de las matemáticas y el contexto histórico para que los lectores puedan utilizar este conocimiento para desarrollar su propio paradigma de percepción y adaptación a las nuevas tecnologías.

do zero. O objetivo é dar-lhe uma base sólida, tanto na teoria como na prática da aprendizagem profunda, para que você possa aplicá-la no seu próprio trabalho ou pesquisa. O livro tem quatro partes: a parte I apresenta uma visão geral da área de aprendizagem profunda e de sua história, incluindo os pioneiros que desenvolveram esta área e suas contribuições. Ele abrange os fundamentos da probabilidade, estatística, álgebra linear e cálculo diferencial, bem como a forma como estes itens contribuem para o aprendizado profundo. Esta parte ajudará os leitores a compreender os fundamentos do aprendizado profundo e sua conexão com outras áreas, como visão de computador, processamento de linguagem natural e treinamento com reforços. A parte II é aprofundada na especificidade do aprendizado profundo, abrangendo blocos básicos de construção de redes neurais, funções de ativação e técnicas de otimização como descida de gradiente estoquástico. Ele explora problemas de aprendizado de redes neurais profundas, técnicas de regularização e redes neurais. Os leitores aprendem como construir e ensinar suas próprias redes neurais com Python e TensorFlow.A parte III trata de aplicações práticas de aprendizagem profunda, incluindo classificação de imagens, detecção de objetos, reconhecimento de voz e simulação de linguagem. Ele também discute alguns desafios para a implantação de modelos de aprendizagem profunda no mundo real, como lidar com dados ausentes, desequilíbrio de dados e reaproveitamento. A parte IV abrange temas avançados como treinamento de transmissão, mecanismos de atenção e redes de competição genérica (GAN). Também explora o estado atual da pesquisa sobre o aprendizado profundo e para onde ele vai no futuro. O livro tem como objetivo dar uma compreensão completa do aprendizado profundo e de suas aplicações, bem como dos fundamentos matemáticos em que ele se baseia. O autor ressalta a importância da compreensão da matemática e do contexto histórico para que os leitores possam usar esse conhecimento para desenvolver seu próprio paradigma de percepção e adaptação às novas tecnologias.

da zero. L'obiettivo è quello di darvi una base solida sia in teoria che nella pratica dell'apprendimento profondo, in modo da poterla applicare nel vostro lavoro o ricerca. Il libro è composto da quattro parti: la parte I fornisce una panoramica del campo dell'apprendimento profondo e della sua storia, inclusi i pionieri che hanno sviluppato questo campo e il loro contributo. Esso copre le basi di probabilità, statistiche, algebra lineare e calcolo differenziale, e come queste materie favoriscono l'apprendimento profondo. Questa parte aiuterà i lettori a comprendere le basi dell'apprendimento profondo e il suo legame con altre aree come la visione informatica, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento con rinforzi. La parte II si approfondisce in particolare nell'apprendimento approfondito, includendo i blocchi di costruzione di base delle reti neurali, le funzioni di attivazione e le tecniche di ottimizzazione come la gradiente stochastica. Sta esplorando i problemi dell'apprendimento delle reti neurali profonde, dei metodi di regolarizzazione e delle reti neurali compresse. I lettori impareranno a costruire e insegnare le proprie reti neurali con Python e TenorFlow.La parte III è dedicata alle applicazioni pratiche di apprendimento approfondito, tra cui classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti, riconoscimento vocale e simulazione linguistica. tratta inoltre di alcuni problemi legati all'implementazione di modelli di apprendimento approfondito nel mondo reale, come l'utilizzo dei dati mancanti, lo squilibrio dei dati e la riqualificazione. La parte IV riguarda temi avanzati come l'apprendimento della trasmissione, i meccanismi di attenzione e le reti di competizione generali (GAN). Essa indaga anche sullo stato attuale della ricerca sull'apprendimento profondo e su dove si muoverà in futuro. Il libro ha lo scopo di fornire una comprensione completa dell'apprendimento approfondito e delle sue applicazioni, nonché delle basi matematiche alla sua base. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere la matematica e il contesto storico in modo che i lettori possano utilizzare queste conoscenze per sviluppare il proprio paradigma di percezione e adattarsi alle nuove tecnologie.

von Grund auf neu. Das Ziel ist es, Ihnen eine solide Grundlage sowohl in der Theorie als auch in der Praxis des Deep arning zu geben, damit e es in Ihrer eigenen Arbeit oder Forschung anwenden können. Das Buch besteht aus vier Teilen: Teil I gibt einen Überblick über das Gebiet des Deep arning und seine Geschichte, einschließlich der Pioniere, die dieses Gebiet entwickelt haben, und ihrer Beiträge. Es deckt die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit, Statistik, lineare Algebra und Differentialrechnung und wie diese Themen tiefes rnen fördern. Dieser Teil wird den sern helfen, die Grundlagen des Deep arning und seine Verbindung zu anderen Bereichen wie Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung und verstärktem rnen zu verstehen. Teil II vertieft sich in die Besonderheiten des Deep arning und umfasst die Grundbausteine neuronaler Netzwerke, Aktivierungsfunktionen und Optimierungsmethoden wie den stochastischen Gradientenabstieg. Er erforscht die Herausforderungen des rnens tiefer neuronaler Netzwerke, Regularisierungstechniken und konvolutionärer neuronaler Netzwerke. Die ser lernen, wie sie mit Python und TensorFlow ihre eigenen neuronalen Netzwerke aufbauen und trainieren.Teil III befasst sich mit praktischen Anwendungen des Deep arning, einschließlich Bildklassifizierung, Objekterkennung, Spracherkennung und Sprachmodellierung. Es werden auch einige Herausforderungen bei der Bereitstellung von Deep-arning-Modellen in der realen Welt erörtert, z. B. der Umgang mit fehlenden Daten, Datenungleichgewichte und Umschulungen. Teil IV behandelt fortgeschrittene Themen wie Übertragungstraining, Aufmerksamkeitsmechanismen und generative Contracting Networks (GANs). Es untersucht auch den aktuellen Stand der Deep-arning-Forschung und wohin es in Zukunft geht. Das Buch soll einen umfassenden Einblick in Deep arning und seine Anwendungen sowie die zugrunde liegenden mathematischen Grundlagen geben. Der Autor betont, wie wichtig es ist, die zugrunde liegende Mathematik und den historischen Kontext des Feldes zu verstehen, damit die ser dieses Wissen nutzen können, um ihr eigenes Paradigma der Wahrnehmung und Anpassung an neue Technologien zu entwickeln.

od podstaw. Celem jest stworzenie solidnego fundamentu zarówno w teorii, jak i praktyce głębokiego uczenia się, dzięki czemu będziesz mógł zastosować go we własnej pracy lub badaniach. Książka składa się z czterech części: Część I zawiera przegląd dziedziny głębokiego uczenia się i jej historii, w tym pionierów, którzy rozwinęli dziedzinę i ich wkład. Obejmuje podstawy prawdopodobieństwa, statystyki, algebry liniowej i kalkulacji różnicowej, jak te tematy przyczyniają się do głębokiego uczenia się. Ta część pomoże czytelnikom zrozumieć podstawy głębokiego uczenia się i jego związek z innymi dziedzinami, takimi jak wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie się wzmacniania. Część II zagłębia się w specyfikę głębokiego uczenia się, obejmującą podstawowe elementy budulcowe sieci neuronowych, funkcje aktywacyjne i metody optymalizacji, takie jak stochastyczne zejście gradientów. Bada wyzwania związane z głębokim uczeniem się sieci neuronowych, technikami regularyzacji i konwolucyjnymi sieciami neuronowymi. Czytelnicy dowiedzą się, jak budować i trenować własne sieci neuronowe za pomocą Pythona i TensorFlow. Część III skupia się na praktycznych zastosowaniach głębokiego uczenia się, w tym klasyfikacji obrazu, wykrywania obiektów, rozpoznawania mowy i modelowania językowego. Omawia również niektóre wyzwania związane z wdrażaniem modeli głębokiego uczenia się w świecie rzeczywistym, takie jak zajmowanie się brakującymi danymi, nierównowagą danych i przekwalifikowaniem. Część IV obejmuje takie najnowocześniejsze tematy, jak uczenie się transmisji, mechanizmy uwagi i generacyjne sieci przeciwnych (GAN). Bada również obecny stan badań głębokiego uczenia się i dokąd zmierza w przyszłości. Książka ma na celu zapewnienie kompleksowego zrozumienia głębokiego uczenia się i jego zastosowań, a także matematycznych podstaw. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia podstawowej matematyki i kontekstu historycznego dziedziny, aby czytelnicy mogli wykorzystać tę wiedzę do rozwoju własnego paradygmatu percepcji i adaptacji do nowych technologii.

מאפס. המטרה היא לתת לכם בסיס מוצק הן בתיאוריה והן בפרקטיקה של למידה מעמיקה כך שתוכלו ליישם אותו בעבודה או במחקר שלכם. הספר מורכב מארבעה חלקים: חלק I מספק סקירה של תחום הלמידה העמוקה וההיסטוריה שלו, כולל החלוצים שפיתחו את השדה ותרומותיו. הוא מכסה את היסודות של הסתברות, סטטיסטיקה, אלגברה לינארית, וחשבון דיפרנציאלי, חלק זה יסייע לקוראים להבין את יסודות הלמידה העמוקה ואת יחסיה לתחומים אחרים כגון ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ולימוד חיזוק. חלק II מתעמק בפרטים של למידה עמוקה, מכסה את אבני הבניין הבסיסיות של רשתות עצביות, פונקציות הפעלה ושיטות אופטימיזציה כמו ירידה בגרדיאנט סטוכסטי. הוא חוקר את האתגרים של למידת רשת עצבית עמוקה, טכניקות סדירות, ורשתות עצביות קונבנציונליות. קוראים ילמדו איך לבנות ולאמן רשתות עצביות משלהם באמצעות פייתון וטנסורפלו. חלק III מתמקד ביישומים מעשיים של למידה עמוקה, כולל סיווג תמונה, זיהוי אובייקטים, זיהוי דיבור ודוגמנות שפה. הוא גם דן בכמה מהאתגרים של פריסת מודלים של למידה עמוקה בעולם האמיתי, כמו התמודדות עם נתונים חסרים, חוסר איזון נתונים, ואימון מחדש. חלק IV מכסה נושאים חדשניים כגון למידת תמסורת, מנגנוני קשב ורשתות יריבות יוצרות (GANs). הוא גם בוחן את המצב הנוכחי של מחקר למידה עמוקה ולאן היא הולכת בעתיד. הספר שואף לספק הבנה מקיפה של למידה מעמיקה ויישומיו, כמו גם התחתונים המתמטיים שמאחוריו. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת המתמטיקה וההקשר ההיסטורי של התחום כך שהקוראים יוכלו להשתמש בידע זה כדי לפתח פרדיגמה משלהם של תפיסה והתאמה לטכנולוגיות חדשות.''

sıfırdan. Amaç, derin öğrenmenin hem teorisinde hem de pratiğinde size sağlam bir temel sağlamaktır, böylece kendi çalışmalarınızda veya araştırmalarınızda uygulayabilirsiniz. Kitap dört bölümden oluşuyor: Bölüm I, alanı geliştiren öncüler ve katkıları da dahil olmak üzere derin öğrenme alanına ve tarihine genel bir bakış sunuyor. Olasılık, istatistik, doğrusal cebir ve diferansiyel hesabın temellerini ve bu konuların derin öğrenmeye nasıl katkıda bulunduğunu kapsar. Bu bölüm, okuyucuların derin öğrenmenin temellerini ve bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve pekiştirmeli öğrenme gibi diğer alanlarla olan ilişkisini anlamalarına yardımcı olacaktır. Bölüm II, sinir ağlarının temel yapı taşlarını, aktivasyon fonksiyonlarını ve stokastik gradyan iniş gibi optimizasyon yöntemlerini kapsayan derin öğrenmenin özelliklerini inceler. Derin sinir ağı öğreniminin, düzenlileştirme tekniklerinin ve evrişimli sinir ağlarının zorluklarını araştırıyor. Okuyucular Python ve TensorFlow kullanarak kendi sinir ağlarını nasıl oluşturacaklarını ve eğiteceklerini öğrenecekler. Bölüm III, görüntü sınıflandırma, nesne algılama, konuşma tanıma ve dil modelleme dahil olmak üzere derin öğrenmenin pratik uygulamalarına odaklanmaktadır. Ayrıca, eksik verilerle başa çıkma, veri dengesizlikleri ve yeniden eğitim gibi gerçek dünyadaki derin öğrenme modellerini dağıtmanın zorluklarından bazılarını tartışıyor. Bölüm IV, iletim öğrenimi, dikkat mekanizmaları ve üretken düşmanca ağlar (GAN'lar) gibi en yeni konuları kapsar. Ayrıca derin öğrenme araştırmalarının mevcut durumunu ve gelecekte nereye gittiğini araştırıyor. Kitap, derin öğrenmenin ve uygulamalarının yanı sıra arkasındaki matematiksel temellerin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Yazar, alanın altında yatan matematiği ve tarihsel bağlamı anlamanın önemini vurgular, böylece okuyucular bu bilgiyi kendi algı paradigmalarını geliştirmek ve yeni teknolojilere uyum sağlamak için kullanabilirler.

من الصفر. الهدف هو منحك أساسًا متينًا في كل من نظرية وممارسة التعلم العميق حتى تتمكن من تطبيقه في عملك أو بحثك. يتكون الكتاب من أربعة أجزاء: يقدم الجزء الأول لمحة عامة عن مجال التعلم العميق وتاريخه، بما في ذلك الرواد الذين طوروا هذا المجال ومساهماتهم. يغطي أسس الاحتمالات والإحصاءات والجبر الخطي والحساب التفاضلي، وكيف تساهم هذه الموضوعات في التعلم العميق. سيساعد هذا الجزء القراء على فهم أساسيات التعلم العميق وعلاقته بمجالات أخرى مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم المعزز. يتعمق الجزء الثاني في تفاصيل التعلم العميق، حيث يغطي اللبنات الأساسية للشبكات العصبية ووظائف التنشيط وطرق التحسين مثل هبوط التدرج العشوائي. يستكشف تحديات تعلم الشبكة العصبية العميقة وتقنيات التسوية والشبكات العصبية التلافيفية. سيتعلم القراء كيفية بناء وتدريب شبكاتهم العصبية الخاصة باستخدام Python و TensorFlow. يركز الجزء الثالث على التطبيقات العملية للتعلم العميق، بما في ذلك تصنيف الصور، وكشف الكائن، والتعرف على الكلام، ونمذجة اللغة. كما يناقش بعض تحديات نشر نماذج التعلم العميق في العالم الحقيقي، مثل التعامل مع البيانات المفقودة واختلالات البيانات وإعادة التدريب. ويغطي الجزء الرابع مواضيع متطورة مثل التعلم بالبث، وآليات الانتباه، وشبكات الخصومة التوليدية. كما يستكشف الحالة الحالية لأبحاث التعلم العميق وإلى أين تتجه في المستقبل. يهدف الكتاب إلى توفير فهم شامل للتعلم العميق وتطبيقاته، فضلاً عن الأسس الرياضية الكامنة وراءه. يؤكد المؤلف على أهمية فهم الرياضيات الأساسية والسياق التاريخي لهذا المجال حتى يتمكن القراء من استخدام هذه المعرفة لتطوير نموذجهم الخاص للإدراك والتكيف مع التقنيات الجديدة.

처음부터. 목표는 딥 러닝의 이론과 실천에 확고한 토대를 제공하여 자신의 연구 나 연구에 적용 할 수 있도록하는 것입니다. 이 책은 네 부분으로 구성되어 있습니다. 파트 I은 현장을 개발 한 개척자와 기여를 포함하여 딥 러닝 분야와 역사에 대한 개요를 제공합니다. 확률, 통계, 선형 대수 및 미분 미적분학의 기초와 이러한 과목이 딥 러닝에 어떻게 기여하는지 다룹니다. 이 부분은 독자들이 딥 러닝의 기본 사항과 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 강화 학습과 같은 다른 분야와의 관계를 이해하는 데 도움이됩니다. 파트 II는 신경망의 기본 구성 요소, 활성화 기능 및 확률 적 구배 하강과 같은 최적화 방법을 다루는 딥 러닝의 세부 사항을 탐구합니다. 심층 신경망 학습, 정규화 기술 및 컨볼 루션 신경망의 과제를 탐구합니다. 독자는 Python과 TensorFlow를 사용하여 자체 신경망을 구축하고 훈련시키는 방법을 배웁니다. 파트 III은 이미지 분류, 객체 감지, 음성 인식 및 언어 모델링을 포함한 딥 러닝의 실제 응용에 중점을 둡니다. 또한 누락 된 데이터 처리, 데이터 불균형 및 재교육과 같은 딥 러닝 모델을 실제 세계에 배포해야하는 몇 가지 과제에 대해서도 설명합니다. 파트 IV는 전송 학습, 주의 메커니즘 및 생성 적대적 네트워크 (GAN) 와 같은 최첨단 주제를 다룹니다. 또한 현재의 딥 러닝 연구 상태와 미래의 위치를 탐구합니다. 이 책은 딥 러닝과 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 이해와 그 뒤에있는 수학적 토대를 제공하는 것을 목표로합니다. 저자는 독자들이이 지식을 사용하여 자신의 인식 패러다임과 새로운 기술에 대한 적응을 개발할 수 있도록 해당 분야의 기본 수학과 역사적 맥락을 이해하는 것의 중요성을 강조합니다.

からゼロ。目標は、深層学習の理論と実践の両方において、あなた自身の仕事や研究に適用できるようにすることです。この本は4つの部分で構成されています：パートIは、深層学習の分野とその歴史の概要を提供します。これは、確率、統計、線形代数、微分微分計算の基礎をカバーし、これらの主題が深層学習にどのように貢献するかをカバーしています。この部分は、ディープラーニングの基礎とコンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習などの他の分野との関係を理解するのに役立ちます。Part IIは、ニューラルネットワークの基本的な構成要素、活性化関数、確率勾配降下のような最適化手法を網羅したディープラーニングの詳細を掘り下げます。ディープニューラルネットワーク学習、規則化技術、畳み込みニューラルネットワークの課題を探る。読者は、PythonとTensorFlowを使用して独自のニューラルネットワークを構築してトレーニングする方法を学びます。パートIIIは、画像分類、物体検出、音声認識、言語モデリングなどのディープラーニングの実用化に焦点を当てています。また、不足しているデータの処理、データの不均衡、再訓練など、ディープラーニングモデルを現実世界に展開する際の課題についても説明します。第4部では、伝送学習、注意メカニズム、GAN （Generative Adversarial Network）などの最先端のトピックを取り上げています。また、深層学習研究の現状や今後の方向性についても探る。この本は、深層学習とその応用、ならびにその背後にある数学的基礎を包括的に理解することを目的としています。著者は、この分野の基礎となる数学と歴史的文脈を理解することの重要性を強調し、読者がこの知識を使って新しい技術への知覚と適応の独自のパラダイムを開発できるようにする。

The Plot of Patchwork and Quilting： A Journey Through Time and Technology當我們深入到拼布縫紉和縫紉的世界時，我們踏上了穿越時間和技術的旅程，探索這些藝術形式的演變及其在我們生活中的重要性。從拼湊而成的縫紉和縫紉的早期開始到現代創新，這本書引導我們進入了探索和成長的迷人旅程。拼布縫紉和拼布縫紉的早期開始已經存在了幾個世紀，其存在的證據可以追溯到古代文明，例如埃及，希臘和羅馬。這些藝術形式最初被用作保存布料碎片並為日常生活創造功能性物體的手段。但是，隨著時間的流逝，它們演變成復雜的藝術品，不僅具有實際目的，而且還表達了情感，講故事並團結了社區。縫紉和縫紉技術的進化得到了進步，拼接縫紉和縫紉中使用的技術和材料也得到了進步。