Springer, 2023. — 287 p. This book is very beneficial for early researchers/faculty who want to work in Deep Learning and Machine Learning for the classification domain. It helps them study, formulate, and design their research goal by aligning the latest technologies studies’ image and data classifications. The early start-up can use it to work with product or prototype design...
Siddhartha Bhattacharyya, Vaclav Snasel, Aboul Ella Hassanien, Satadal Saha, B. K. Tripathy (Eds.). — Walter de Gruyter, 2020. — 179 p. — ISBN: 978-3110670790. This book focuses on the fundamentals of deep learning along with reporting on the current state-of-art research on deep learning. In addition, it provides an insight of deep neural networks in action with illustrative...
Springer, 2024. — 656 p. This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin Deep Learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. Covering key concepts relating to contemporary architectures and techniques, this essential book equips readers with a robust foundation for potential future...
Packt Publishing, 2017. — 300 p. — ISBN: 978-1-78646-582-5. Develop deep neural networks in Theano with practical code examples for image classification, machine translation, reinforcement agents, or generative models. This book offers a complete overview of Deep Learning with Theano, a Python-based library that makes optimizing numerical expressions and deep learning models...
Machine Learning Mastery Pty. Ltd. — 255 p. Deep learning is the most interesting and powerful machine learning technique right now. Top deep learning libraries are available on the Python ecosystem like Theano and TensorFlow. Tap into their power in a few lines of code using Keras, the best-of-breed applied deep learning library. In this mega Ebook is written in the friendly...
Manning, 2018. — 325 p. Artificial intelligence has made some incredible leaps. Deep learning systems now deliver near-human speech and image recognition, not to mention machines capable of beating world champion Go masters. Deep learning applies to a widening range of problems, such as question answering, machine translation, and optical character recognition. It's behind...
CRC Press, 2023. — 228 р. — (Artificial Intelligence and Robotics Series). — ISBN: 978-1-032-36632-6. The leveraging of Artificial Intelligence (AI) for model discovery in dynamical systems is cross-fertilizing and revolutionizing both disciplines, heralding a new era of data-driven science. This book is placed at the forefront of this endeavor, taking model discovery to the...
O’Reilly Media, 2019. — 55 р. — ISBN: 1492041947. Generative modeling is one of the hottest topics in artificial intelligence (AI). Recent advances in the field have shown how it’s possible to teach a machine to excel at human endeavors—such as drawing, composing music, and completing tasks—by generating an understanding of how its actions affect its environment. With this...
Digital Services LLC, 2018. — 910 p. — ASIN B079XSQNRX. People are using the tools of deep learning to change how we think about science, art, engineering, business, medicine, and even music. This book is for people who want to understand this field well enough to create deep learning systems, train them, and then use them with confidence to make their own contributions. The...
Digital Services LLC, 2018. — 914 p. — ASIN: B079Y1M81K. People are using the tools of deep learning to change how we think about science, art, engineering, business, medicine, and even music. This book is for people who want to understand this field well enough to create deep learning systems, train them, and then use them with confidence to make their own contributions. The...
MIT Press, 2016. — 802 p. — ISBN 978-0-262-33737-3. A comprehensive introduction to neural networks and deep learning by leading researchers of this field. Written for two main target audiences: university students (undergraduate or graduate) learning about machine learning, and software engineers. This is a PDF compilation of online book (www.deeplearningbook.org) Who Should...
Packt Publishing, 2018. — 378 p. — ISBN: 978-1788992893, ASIN 178899289X. Implement neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet Key Features Use R 3.5 for building deep learning models for computer vision and text Apply deep learning techniques in cloud for large-scale processing Build, train, and optimize neural network models on a range of datasets Book...
River Publishers, 2022. — 312 p. Health care today is known to suffer from siloed and fragmented data, delayed clinical communications, and disparate workflow tools due to the lack of interoperability caused by vendor-locked health care systems, lack of trust among data holders, and security/privacy concerns regarding data sharing. The health information industry is ready for...
Apress, 2017. — 169 p. — ISBN: 978-1-4842-2765-7. Discover the practical aspects of implementing deep-learning solutions using the rich Python ecosystem. This book bridges the gap between the academic state-of-the-art and the industry state-of-the-practice by introducing you to deep learning frameworks such as Keras, Theano, and Caffe. The practicalities of these frameworks is...
New York: Apress, 2017. — 151 p. Get started with MatLAB for deep learning and AI with this in-depth primer. In this book, you start with machine learning fundamentals, then move on to neural networks, deep learning, and then convolutional neural networks. In a blend of fundamentals and applications, MatLAB Deep Learning employs MatLAB as the underlying programming language and...
No Starch Press, 2022. — 344 p. — ISBN 978-1-7185-0190-4. With Math for Deep Learning, you'll learn the essential mathematics used by and as a background for deep learning. You'll work through Python examples to learn key deep learning related topics in probability, statistics, linear algebra, differential calculus, and matrix calculus as well as how to implement data flow in a...
Springer, 2018 (2019 Edition). — 188 p. Deep Learning and Missing Data in Engineering Systems discuss concepts and applications of artificial intelligence, specifically, deep learning. The artificial intelligence techniques that are studied include multilayer autoencoder networks and deep autoencoder networks. Also studied in this book are computational and swarm intelligence...
Packt Publishing Ltd., 2019. — 303 p. — ISBN: 978-1-78899-808-6. Concepts, tools, and techniques to explore deep learning architectures and methodologies Deep learning architectures are composed of multilevel nonlinear operations that represent high-level abstractions; this allows you to learn useful feature representations from the data. This book will help you learn and...
Singapore: Springer, 2022. — 406 p. Deep reinforcement learning has attracted considerable attention recently. Impressive results have been achieved in such diverse fields as autonomous driving, game playing, molecular recombination, and robotics. In all these fields, computer programs have taught themselves to understand problems that were previously considered to be very...
Academic Press/Elsevier, 2023. — 303 p. Diagnostic Biomedical Signal and Image Processing Applications with Deep Learning Methods presents comprehensive research on both medical imaging and medical signals analysis. The book discusses classification, segmentation, detection, tracking and retrieval applications of non-invasive methods such as EEG, ECG, EMG, MRI, fMRI, CT and...
New York: Springer, 2021. — 293 p. This book provides a complete illustration of deep learning concepts with case-studies and practical examples useful for real time applications. This book introduces a broad range of topics in deep learning. The authors start with the fundamentals, architectures, tools needed for effective implementation for scientists. They then present...
Manning Publications, 2022. — 602 p. — ISBN 13: 978-1617298639. Written for everyday developers, there are no complex mathematical proofs or unnecessary academic theory in Inside Deep Learning. Journey through the theory and practice of modern deep learning, and apply innovative techniques to solve everyday data problems. Inside Deep Learning is a fast-paced beginner's guide to...
Morgan & Claypool Publisher, 2017. — 124 p. — ISBN: 978-1627057288. Machine learning, and specifically deep learning, has been hugely disruptive in many fields of computer science. The success of deep learning techniques in solving notoriously difficult classification and regression problems has resulted in their rapid adoption in solving real-world problems. The emergence of deep...
Boca Raton: CRC Press, 2024. — 217 p. The book aims to highlight the potential of Deep Learning (DL)-enabled methods in intelligent fault diagnosis (IFD), along with their benefits and contributions. The authors first introduce basic applications of DL-enabled IFD, including auto-encoders, deep belief networks, and convolutional neural networks. Advanced topics of DL-enabled...
The MIT Press, 2018. — 352 p. — ISBN13: 978-0-2620-3803-4. How deep learning — from Google Translate to driverless cars to personal cognitive assistants — is changing our lives and transforming every sector of the economy. The deep learning revolution has brought us driverless cars, the greatly improved Google Translate, fluent conversations with Siri and Alexa, and enormous...
Springer, 2023. — 483 p. This book is a comprehensive curation, exposition and illustrative discussion of recent research tools for interpretability of Deep Learning models, with a focus on neural network architectures. In addition, it includes several case studies from application-oriented articles in the fields of Computer Vision, optics and Machine Learning related topic....
Shelter Island: Manning, 2019. — 311 p. About this Book Welcome to Why you should learn deep learning Why you should read this book What you need to get started Fundamental Concepts What is deep learning? What is machine learning? Supervised machine learning Unsupervised machine learning Parametric vs nonparametric learning Supervised parametric learning Unsupervised parametric...
John Wiley & Sons, 2023. — 544 p. — ISBN 978-1-119-84502-7. A concise and practical exploration of key topics and applications in data science In Deep Learning: From Big Data to Artificial Intelligence with R, expert researcher Dr. Stéphane Tufféry delivers an insightful discussion of the applications of deep learning and big data that focuses on practical instructions on...
Birmingham - Mumbai: Packt Publishing, 2019. — 386 p. — ISBN: 978-1789348460, 1789348463. 2nd Edition. Learn advanced state-of-the-art deep learning techniques and their applications using popular Python libraries Key Features Build a strong foundation in neural networks and deep learning with Python libraries Explore advanced deep learning techniques and their applications...
Boca Raton: CRC Press, 2022 — 307 p. Deep Learning: A Comprehensive Guide provides comprehensive coverage of Deep Learning and Machine Learning concepts. Deep Learning and Machine Learning are the most sought-after domains, require a deep understanding and this book gives no less than that. This book enables the reader to build innovative and useful applications based on ML and...
Springer, 2020. — 159 p. — (Studies in Big Data 57). — ISBN: 978-981-13-6793-9. This book introduces readers to both basic and advanced concepts in deep network models. It covers state-of-the-art deep architectures that many researchers are currently using to overcome the limitations of the traditional artificial neural networks. Various deep architecture models and their...
New York: Springer, 2022. — 103 p. The volume of data being collected in solar astronomy has exponentially increased over the past decade and we will be entering the age of petabyte solar data. Deep learning has been an invaluable tool exploited to efficiently extract key information from the massive solar observation data, to solve the tasks of data archiving/classification,...
Cambridge: Cambridge University Press, 2021. — 339 p. Deep learning on graphs has become one of the hottest topics in machine learning. The book consists of four parts to best accommodate our readers with diverse backgrounds and purposes of reading. Part 1 introduces basic concepts of graphs and deep learning; Part 2 discusses the most established methods from the basic to...
Пер. с англ. канд. хим. наук А.Г Гузикевича. — СПб.: Диалектика, 2020. — 752 с. — ISBN 978-5-907203-01-3. В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и...
Выходные данные не указаны. 2016. — 137 с. Схематичное изложение глубокого обучения, применяемого к искусственному интеллекту. Последние хиты глубокого обучения Нейронные сети и глубокое обучение Вдохновление мозгом: как глубокие нейросети произвели революцию в области искусственного интеллекта Глубокое обучение для обработки естественного языка Применение методов Deep Learning...
Пер. с англ. И. Рузмайкина, А. Павлов. — СПб.: Питер, 2021. — 272 с.: ил. — (Бестселлеры O’Reilly). — ISBN 978-5-4461-1675-1. Если вы уже пытались узнать что-то о нейронных сетях и глубоком обучении, то, скорее всего, столкнулись с изобилием ресурсов, от блогов до массовых открытых онлайн-курсов различного качества и даже книг. Ресурсы по нейронным сетям обычно делятся на две...
Пер. с англ. К. Синица. — СПб.: Питер, 2022. — 416 с. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-1699-7. Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой...
Учебное пособие. — Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2023. — 160 с. — ISBN 978-5-8265-2659-0. Представляет собой комплексное руководство, предназначенное для изучения и применения фреймворков PyTorch и PyTorch Lightning в контексте задач глубокого обучения с акцентом на область компьютерного зрения. Предназначено для студентов 3 и 4 курсов направления...
М.: Эксмо, 2022. —160 с. — (Библиотека MIT) ISBN: 978-5-04-116355-6 Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сферах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного интеллекта, о которых вы знаете из новостей, основаны на глубоком обучении. Понимание этого предмета полезно как предпринимателям, внедряющим данную технологию в своем...
СПб.: Питер, 2020. — 400 стр. — (Библиотека программиста) — ISBN 9785446115747, 9780135116692, 0135116694. Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными…...
Пер. с англ. Андрея Логунова. — СПб.: БХВ-Петербург, 2020. — 368 с.: ил. — ISBN: 978-5-9775-4118-3. Затронуты расширенные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки глубоких нейронных сетей. Описаны простые активационные функции с единственным нейроном (ReLu, сигмоида...
Пер. с англ. Коваленко В.А. — Киев: Диалектика, 2020. — 400 c.: ил. — ISBN: 978-5-907203-59-4. В настоящее время глубокое обучение (Deep Learning) предоставляет средства для распознавания шаблонов в данных, которые являются движущей силой онлайнового бизнеса и общественных медиаплощадок. Книга «Глубокое обучение для чайников» предлагает вам сведения, помогающие снять покров...
СПб.: Питер, 2018. — 480 с. Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи,...
Пер. с анг. А. А. Слинкина. — М.: ДМК Пресс, 2018. — 420 с.: ил. — ISBN: 978-5-97060-481-6. Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети...
СПб.: Питер, 2019. — 320 с. Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) - самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow,...
2-е изд. — Астана: Спринт Букс, 2024. — 448 с. — ISBN 978-601-08-3729. Генеративный ИИ — одна из самых обсуждаемых тем в сфере технологий. Пора разобраться с возможностями TensorFlow и Keras, чтобы с легкостью создавать впечатляющие генеративные модели глубокого обучения, включая вариационные автокодировщики (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), трансформеры,...
Пер. с англ. А. Киселев. — СПб.: Питер, 2020. — 336 с.: ил. — (Бестселлеры O’Reilly). — ISBN: 978-5-4461-1566-2. Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми...
Пер. с англ. и ред. В.А. Коваленка — СПб.: Диалектика, 2020. — 192 с.: ил. — ISBN: 978-5-907203-10-5. Автор этой книги Евгений Черняк — давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение. К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать в его оправдание,...
СПб.: Питер, 2018. — 400 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN: 978-5-4461-0770-4. Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком...
2-е межд. издание. — СПб.: Питер, 2023. — 576 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-1909-7. Глубокое обучение динамично развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый...
СПб.: Питер, 2018. — 400 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN: 978-5-4461-0902-9. Глубокое обучение - Deep learning - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком...
Комментарии