Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe

Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants

Na naszych oczach dokonuje się przełom: technologie wykorzystujące rozmaite formy sztucznej inteligencji zaczynają się pojawiać w różnych branżach. Niektórzy nawet nie zdają sobie sprawy, jak często i jak powszechnie stosuje się algorytmy uczenia głębokiego. Możliwości w tym zakresie stale rosną. Wzrasta też zapotrzebowanie na inżynierów, którzy swobodnie operują wiedzą o uczeniu głębokim i są w stanie zaimplementować potrzebne algorytmy w konkretnym oprogramowaniu. Uczenie głębokie jest jednak dość złożonym zagadnieniem, a przyswojenie sobie potrzebnych umiejętności wymaga wysiłku. Ta książka stanowi doskonałe wprowadzenie w temat uczenia głębokiego. Wyjaśniono tu najważniejsze pojęcia uczenia maszynowego. Pokazano, do czego mogą się przydać takie narzędzia jak pakiet scikit-learn, biblioteki Theano, Keras czy TensorFlow. Ten praktyczny przewodnik znakomicie ułatwi zrozumienie zagadnień rozpoznawania wzorców, dokładnego skalowania danych, pozwoli też na rzetelne zapoznanie się z algorytmami i technikami uczenia głębokiego. Autorzy zaproponowali wykorzystanie w powyższych celach języka Python - ulubionego narzędzia wielu badaczy i pasjonatów nauki. W książce między innymi: Solidne podstawy uczenia maszynowego i sieci neuronowych Trening systemów sztucznej inteligencji w grach komputerowych Rozpoznawanie obrazów Rekurencyjne sieci neuronowej w modelowaniu języka Budowa systemów wykrywania oszustw i włamań Uczenie głębokie: zajrzyj w przyszłość programowania! Dr Valentino Zokka opracował wiele algorytmów matematycznych i modeli prognostycznych dla firmy Boeing. Obecnie jest konsultantem w branży finansowej. Gianmario Spacagna pracuje w firmie Pirelli, gdzie buduje systemy maszynowego uczenia się i kompletne rozwiązania do produktów informacyjnych. Daniel Slater tworzył oprogramowanie do oceny ryzyka dla branży finansowej. Obecnie zajmuje się systemami do przetwarzania dużych ilości danych i analizy zachowań użytkowników. Peter Roelants specjalizuje się w stosowaniu technik uczenia głębokiego do badań spektralnych obrazów, rozpoznawania mowy czy ekstrakcji danych z dokumentów.

Python Deep Learning. Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow - Second Edition

Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna, Peter Roelants, ...

With the surge in artificial intelligence in applications catering to both business and consumer needs, deep learning is more important than ever for meeting current and future market demands. With this book, you’ll explore deep learning, and learn how to put machine learning to use in your projects.This second edition of Python Deep Learning will get you up to speed with deep learning, deep neural networks, and how to train them with high-performance algorithms and popular Python frameworks. You’ll uncover different neural network architectures, such as convolutional networks, recurrent neural networks, long short-term memory (LSTM) networks, and capsule networks. You’ll also learn how to solve problems in the fields of computer vision, natural language processing (NLP), and speech recognition. You'll study generative model approaches such as variational autoencoders and Generative Adversarial Networks (GANs) to generate images. As you delve into newly evolved areas of reinforcement learning, you’ll gain an understanding of state-of-the-art algorithms that are the main components behind popular games Go, Atari, and Dota.By the end of the book, you will be well-versed with the theory of deep learning along with its real-world applications.

Python Deep Learning. Next generation techniques to revolutionize computer vision, AI, speech and data analysis

Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants

With an increasing interest in AI around the world, deep learning has attracted a great deal of public attention. Every day, deep learning algorithms are used broadly across different industries.The book will give you all the practical information available on the subject, including the best practices, using real-world use cases. You will learn to recognize and extract information to increase predictive accuracy and optimize results.Starting with a quick recap of important machine learning concepts, the book will delve straight into deep learning principles using Sci-kit learn. Moving ahead, you will learn to use the latest open source libraries such as Theano, Keras, Google's TensorFlow, and H20. Use this guide to uncover the difficulties of pattern recognition, scaling data with greater accuracy and discussing deep learning algorithms and techniques.Whether you want to dive deeper into Deep Learning, or want to investigate how to get more out of this powerful technology, you’ll find everything inside.