Нейросети. Раскройте всю мощь нейронных сетей: полное руководство по пониманию, внедрению ИИ (Александр Чичулин)

[Космос]

Ссылка на картинку

Исследуйте увлекательный мир нейронных сетей в этом всеобъемлющем и удобном для начинающих руководстве. Узнайте, как эти мощные алгоритмы имитируют человеческий мозг, поймите их компоненты и реализуйте их с помощью Python.

Откройте для себя приложения, этические соображения и будьте в курсе последних тенденций. Раскройте потенциал нейронных сетей и окажите положительное влияние в различных областях.

Общие сведения о нейронных сетях: обзор
Что такое нейронные сети?
Почему нейронные сети важны?
Как нейронные сети имитируют человеческий мозг
Часть I: Начало работы с нейронными сетями
Основы искусственных нейронных сетей
Компоненты нейронной сети
Функции активации
Архитектуры нейронных сетей
Обучение нейронных сетей
Подготовка данных для нейронных сетей
Представление данных и масштабирование объектов
Методы предварительной обработки данных
Обработка отсутствующих данных
Работа с категориальными переменными
Часть II: Построение и обучение нейронных сетей
Нейронные сети с прямой связью
Структура и принципы работы
Реализация нейронной сети с прямой связью
Тонкая настройка модели
Сверточные нейронные сети (CNN)
Введение в CNN
Общие сведения о свертке и объединении слоев
Создание и обучение CNN
Применение CNN
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Введение в RNN
Понимание роли рецидива
Обучение и использование RNN
Применение RNN
Часть III: Повышение производительности нейронной сети
Преодоление переоборудования и недообучения
Понимание переобучения и недообучения
Методы регуляризации
Отсев и досрочное прекращение учебы
Настройка гиперпараметров
Важность гиперпараметров
Стратегии настройки гиперпараметров
Поиск по сетке и случайный поиск
Оптимизация нейронных сетей
Алгоритмы градиентного спуска и оптимизации
Пакетная нормализация
Методы инициализации веса
Трансферное обучение
Часть IV: Практическое применение нейронных сетей
Компьютерное зрение
Классификация изображений
Обнаружение объектов
Сегментация изображений
Распознавание лиц
Обработка естественного языка
Классификация текста
Анализ настроений
Генерация языков
Машинный перевод
Рекомендательные системы
Коллаборативная фильтрация
Фильтрация по содержимому
Гибридные подходы
Будущее нейронных сетей
Последние достижения и тенденции
Этические соображения
Возможности и проблемы на будущее
Приложение: Реализация нейронных сетей с помощью Python

Формат: epub, fb2, pdfRead, mobi + еще 6