Категорії
Електронні книги
-
Бізнес та економіка
- Біткойн
- Ділова жінка
- Коучинг
- Контроль
- Електронний бізнес
- Економіка
- Фінанси
- Фондова біржа та інвестиції
- Особисті компетенції
- Комп'ютер в офісі
- Комунікація та переговори
- Малий бізнес
- Маркетинг
- Мотивація
- Мультимедійне навчання
- Нерухомість
- Переконання та НЛП
- Податки
- Соціальна політика
- Порадники
- Презентації
- Лідерство
- Зв'язки з громадськістю
- Звіти, аналізи
- Секрет
- Соціальні засоби комунікації
- Продаж
- Стартап
- Ваша кар'єра
- Управління
- Управління проектами
- Людські ресурси (HR)
-
Для дітей
-
Для молоді
-
Освіта
-
Енциклопедії, словники
-
Електронна преса
- Architektura i wnętrza
- Biznes i Ekonomia
- Будинок та сад
- Електронний бізнес
- Фінанси
- Особисті фінанси
- Бізнес
- Фотографія
- Інформатика
- Відділ кадрів та оплата праці
- Комп'ютери, Excel
- Бухгалтерія
- Культура та література
- Наукові та академічні
- Охорона навколишнього середовища
- Впливові
- Освіта
- Податки
- Подорожі
- Психологія
- Релігія
- Сільське господарство
- Ринок книг і преси
- Транспорт та спедиція
- Здоров'я та краса
-
Історія
-
Інформатика
- Офісні застосунки
- Бази даних
- Біоінформатика
- Бізнес ІТ
- CAD/CAM
- Digital Lifestyle
- DTP
- Електроніка
- Цифрова фотографія
- Комп'ютерна графіка
- Ігри
- Хакування
- Hardware
- IT w ekonomii
- Наукові пакети
- Шкільні підручники
- Основи комп'ютера
- Програмування
- Мобільне програмування
- Інтернет-сервери
- Комп'ютерні мережі
- Стартап
- Операційні системи
- Штучний інтелект
- Технологія для дітей
- Вебмайстерність
-
Інше
-
Іноземні мови
-
Культура та мистецтво
-
Шкільні читанки
-
Література
- Антології
- Балада
- Біографії та автобіографії
- Для дорослих
- Драми
- Журнали, щоденники, листи
- Епос, епопея
- Нарис
- Наукова фантастика та фантастика
- Фельєтони
- Художня література
- Гумор, сатира
- Інше
- Класичний
- Кримінальний роман
- Нехудожня література
- Художня література
- Mity i legendy
- Лауреати Нобелівської премії
- Новели
- Побутовий роман
- Okultyzm i magia
- Оповідання
- Спогади
- Подорожі
- Оповідна поезія
- Поезія
- Політика
- Науково-популярна
- Роман
- Історичний роман
- Проза
- Пригодницька
- Журналістика
- Роман-репортаж
- Romans i literatura obyczajowa
- Сенсація
- Трилер, жах
- Інтерв'ю та спогади
-
Природничі науки
-
Соціальні науки
-
Шкільні підручники
-
Науково-популярна та академічна
- Археологія
- Bibliotekoznawstwo
- Кінознавство / Теорія кіно
- Філологія
- Польська філологія
- Філософія
- Finanse i bankowość
- Географія
- Економіка
- Торгівля. Світова економіка
- Історія та археологія
- Історія мистецтва і архітектури
- Культурологія
- Мовознавство
- літературні студії
- Логістика
- Математика
- Ліки
- Гуманітарні науки
- Педагогіка
- Навчальні засоби
- Науково-популярна
- Інше
- Психологія
- Соціологія
- Театральні студії
- Богослов’я
- Економічні теорії та науки
- Transport i spedycja
- Фізичне виховання
- Zarządzanie i marketing
-
Порадники
-
Ігрові посібники
-
Професійні та спеціальні порадники
-
Юридична
- Безпека життєдіяльності
- Історія
- Дорожній кодекс. Водійські права
- Юридичні науки
- Охорона здоров'я
- Загальне, компендіум
- Академічні підручники
- Інше
- Закон про будівництво і житло
- Цивільне право
- Фінансове право
- Господарське право
- Господарське та комерційне право
- Кримінальний закон
- Кримінальне право. Кримінальні злочини. Кримінологія
- Міжнародне право
- Міжнародне та іноземне право
- Закон про охорону здоров'я
- Закон про освіту
- Податкове право
- Трудове право та законодавство про соціальне забезпечення
- Громадське, конституційне та адміністративне право
- Кодекс про шлюб і сім'ю
- Аграрне право
- Соціальне право, трудове право
- Законодавство Євросоюзу
- Промисловість
- Сільське господарство та захист навколишнього середовища
- Словники та енциклопедії
- Державні закупівлі
- Управління
-
Путівники та подорожі
- Африка
- Альбоми
- Південна Америка
- Центральна та Північна Америка
- Австралія, Нова Зеландія, Океанія
- Австрія
- Азії
- Балкани
- Близький Схід
- Болгарія
- Китай
- Хорватія
- Чеська Республіка
- Данія
- Єгипет
- Естонія
- Європа
- Франція
- Гори
- Греція
- Іспанія
- Нідерланди
- Ісландія
- Литва
- Латвія
- Mapy, Plany miast, Atlasy
- Мініпутівники
- Німеччина
- Норвегія
- Активні подорожі
- Польща
- Португалія
- Інше
- Росія
- Румунія
- Словаччина
- Словенія
- Швейцарія
- Швеція
- Світ
- Туреччина
- Україна
- Угорщина
- Велика Британія
- Італія
-
Психологія
- Філософія життя
- Kompetencje psychospołeczne
- Міжособистісне спілкування
- Mindfulness
- Загальне
- Переконання та НЛП
- Академічна психологія
- Психологія душі та розуму
- Психологія праці
- Relacje i związki
- Батьківство та дитяча психологія
- Вирішення проблем
- Інтелектуальний розвиток
- Секрет
- Сексуальність
- Спокушання
- Зовнішній вигляд та імідж
- Філософія життя
-
Релігія
-
Спорт, фітнес, дієти
-
Техніка і механіка
Аудіокниги
-
Бізнес та економіка
- Біткойн
- Ділова жінка
- Коучинг
- Контроль
- Електронний бізнес
- Економіка
- Фінанси
- Фондова біржа та інвестиції
- Особисті компетенції
- Комунікація та переговори
- Малий бізнес
- Маркетинг
- Мотивація
- Нерухомість
- Переконання та НЛП
- Податки
- Порадники
- Презентації
- Лідерство
- Зв'язки з громадськістю
- Секрет
- Соціальні засоби комунікації
- Продаж
- Стартап
- Ваша кар'єра
- Управління
- Управління проектами
- Людські ресурси (HR)
-
Для дітей
-
Для молоді
-
Освіта
-
Енциклопедії, словники
-
Історія
-
Інформатика
-
Інше
-
Іноземні мови
-
Культура та мистецтво
-
Шкільні читанки
-
Література
- Антології
- Балада
- Біографії та автобіографії
- Для дорослих
- Драми
- Журнали, щоденники, листи
- Епос, епопея
- Нарис
- Наукова фантастика та фантастика
- Фельєтони
- Художня література
- Гумор, сатира
- Інше
- Класичний
- Кримінальний роман
- Нехудожня література
- Художня література
- Mity i legendy
- Лауреати Нобелівської премії
- Новели
- Побутовий роман
- Okultyzm i magia
- Оповідання
- Спогади
- Подорожі
- Поезія
- Політика
- Науково-популярна
- Роман
- Історичний роман
- Проза
- Пригодницька
- Журналістика
- Роман-репортаж
- Romans i literatura obyczajowa
- Сенсація
- Трилер, жах
- Інтерв'ю та спогади
-
Природничі науки
-
Соціальні науки
-
Науково-популярна та академічна
-
Порадники
-
Професійні та спеціальні порадники
-
Юридична
-
Путівники та подорожі
-
Психологія
- Філософія життя
- Міжособистісне спілкування
- Mindfulness
- Загальне
- Переконання та НЛП
- Академічна психологія
- Психологія душі та розуму
- Психологія праці
- Relacje i związki
- Батьківство та дитяча психологія
- Вирішення проблем
- Інтелектуальний розвиток
- Секрет
- Сексуальність
- Спокушання
- Зовнішній вигляд та імідж
- Філософія життя
-
Релігія
-
Спорт, фітнес, дієти
-
Техніка і механіка
Відеокурси
-
Бази даних
-
Big Data
-
Biznes, ekonomia i marketing
-
Кібербезпека
-
Data Science
-
DevOps
-
Для дітей
-
Електроніка
-
Графіка / Відео / CAX
-
Ігри
-
Microsoft Office
-
Інструменти розробки
-
Програмування
-
Особистісний розвиток
-
Комп'ютерні мережі
-
Операційні системи
-
Тестування програмного забезпечення
-
Мобільні пристрої
-
UX/UI
-
Веброзробка, Web development
-
Управління
Подкасти
- Електронні книги
- Big data (Великі дані)
- Машинне навчання
- Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe
Деталі електронної книги
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.
O autorach (9)
O recenzencie (11)
Przedmowa (13)
- Co zawiera książka? (13)
- Co jest potrzebne podczas lektury tej książki? (14)
- Dla kogo jest ta książka? (15)
- Konwencje (15)
- Pobieranie przykładowego kodu (16)
- Pobieranie kolorowych ilustracji do tej książki (16)
Rozdział 1. Uczenie maszynowe - wprowadzenie (17)
- Czym jest uczenie maszynowe? (18)
- Różne podejścia do uczenia maszynowego (19)
- Uczenie nadzorowane (19)
- Uczenie nienadzorowane (22)
- Uczenie przez wzmacnianie (23)
- Fazy systemów uczenia maszynowego (24)
- Krótki opis popularnych technik (algorytmów) (28)
- Zastosowania praktyczne (40)
- Popularny pakiet open source (42)
- Podsumowanie (48)
Rozdział 2. Sieci neuronowe (49)
- Dlaczego sieci neuronowe? (50)
- Podstawy (51)
- Neurony i warstwy (52)
- Różne rodzaje funkcji aktywacji (56)
- Algorytm propagacji wstecznej (61)
- Zastosowania praktyczne (68)
- Przykład kodu sieci neuronowej dla funkcji XOR (70)
- Podsumowanie (75)
Rozdział 3. Podstawy uczenia głębokiego (77)
- Czym jest uczenie głębokie? (78)
- Podstawowe pojęcia (80)
- Uczenie się cech (81)
- Algorytmy uczenia głębokiego (88)
- Zastosowania uczenia głębokiego (89)
- Rozpoznawanie mowy (90)
- Rozpoznawanie i klasyfikacja obiektów (91)
- GPU kontra CPU (94)
- Popularne biblioteki open source - wprowadzenie (96)
- Theano (96)
- TensorFlow (97)
- Keras (97)
- Przykład implementacji głębokiej sieci neuronowej za pomocą biblioteki Keras (98)
- Podsumowanie (102)
Rozdział 4. Nienadzorowane uczenie cech (105)
- Autoenkodery (107)
- Projekt sieci (110)
- Metody regularyzacji dla autoenkoderów (113)
- Autoenkodery - podsumowanie (117)
- Ograniczone maszyny Boltzmanna (119)
- Sieci Hopfielda a maszyny Boltzmanna (121)
- Maszyna Boltzmanna (123)
- Ograniczona maszyna Boltzmanna (125)
- Implementacja za pomocą biblioteki TensorFlow (126)
- Sieci DBN (130)
- Podsumowanie (132)
Rozdział 5. Rozpoznawanie obrazów (135)
- Podobieństwa pomiędzy modelami sztucznymi a biologicznymi (136)
- Intuicja i uzasadnianie (137)
- Warstwy konwolucyjne (138)
- Parametry krok i wypełnienie w warstwach konwolucyjnych (144)
- Warstwy pooling (145)
- Dropout (147)
- Warstwy konwolucyjne w uczeniu głębokim (147)
- Warstwy konwolucyjne w bibliotece Theano (148)
- Przykład zastosowania warstwy konwolucyjnej do rozpoznawania cyfr za pomocą biblioteki Keras (150)
- Przykład zastosowania warstwy konwolucyjnej za pomocą biblioteki Keras dla zbioru danych CIFAR10 (153)
- Szkolenie wstępne (155)
- Podsumowanie (156)
Rozdział 6. Rekurencyjne sieci neuronowe i modele języka (159)
- Rekurencyjne sieci neuronowe (160)
- RNN - jak implementować i trenować? (162)
- Długa pamięć krótkotrwała (168)
- Modelowanie języka (171)
- Modele na bazie słów (171)
- Modele bazujące na znakach (176)
- Rozpoznawanie mowy (183)
- Potok rozpoznawania mowy (183)
- Mowa jako dane wejściowe (184)
- Przetwarzanie wstępne (185)
- Model akustyczny (186)
- Dekodowanie (189)
- Modele od końca do końca (190)
- Podsumowanie (190)
- Bibliografia (190)
Rozdział 7. Uczenie głębokie w grach planszowych (195)
- Pierwsze systemy AI grające w gry (197)
- Wykorzystanie algorytmu min-max do oceny stanów gry (198)
- Implementacja gry w kółko i krzyżyk w Pythonie (201)
- Uczenie funkcji wartości (209)
- Trenowanie systemu AI do uzyskania mistrzostwa w grze w Go (210)
- Zastosowanie górnych granic zaufania do drzew (213)
- Uczenie głębokie w algorytmie przeszukiwania drzewa Monte Carlo (220)
- Krótkie przypomnienie technik uczenia przez wzmacnianie (222)
- Metoda policy gradients w funkcjach strategii uczenia (222)
- Metoda policy gradients w AlphaGo (230)
- Podsumowanie (232)
Rozdział 8. Uczenie głębokie w grach komputerowych (235)
- Techniki uczenia nadzorowanego w odniesieniu do gier (235)
- Zastosowanie algorytmów genetycznych do grania w gry komputerowe (237)
- Q-learning (238)
- Funkcja Q (240)
- Q-learning w akcji (241)
- Gry dynamiczne (246)
- Odtwarzanie doświadczeń (250)
- Epsilon zachłanny (253)
- Breakout na Atari (254)
- Losowy test gry w Breakout na Atari (255)
- Wstępne przetwarzanie ekranu (257)
- Tworzenie głębokiej sieci konwolucyjnej (259)
- Problemy zbieżności w technikach Q-learning (263)
- Technika policy gradients kontra Q-learning (265)
- Metody aktor-krytyk (266)
- Metoda baseline do redukcji wariancji (267)
- Uogólniony estymator korzyści (267)
- Metody asynchroniczne (268)
- Podejścia bazujące na modelach (269)
- Podsumowanie (272)
Rozdział 9. Wykrywanie anomalii (273)
- Co to jest wykrywanie anomalii i wykrywanie elementów odstających? (274)
- Rzeczywiste zastosowania mechanizmów wykrywania anomalii (277)
- Popularne płytkie techniki uczenia maszynowego (278)
- Modelowanie danych (279)
- Modelowanie wykrywania (279)
- Wykrywanie anomalii z wykorzystaniem głębokich autoenkoderów (281)
- H2O (283)
- Wprowadzenie do pracy z H2O (285)
- Przykłady (285)
- Rozpoznawanie anomalii wykrywania cyfr z wykorzystaniem zestawu danych MNIST (286)
- Podsumowanie (298)
Rozdział 10. Budowanie gotowego do produkcji systemu wykrywania włamań (301)
- Czym jest produkt danych? (302)
- Trening (304)
- Inicjalizacja wag (304)
- Współbieżny algorytm SGD z wykorzystaniem techniki HOGWILD! (306)
- Uczenie adaptacyjne (308)
- Uczenie rozproszone z wykorzystaniem mechanizmu MapReduce (314)
- Sparkling Water (317)
- Testowanie (320)
- Walidacja modelu (326)
- Dostrajanie hiperparametrów (335)
- Ocena od końca do końca (338)
- Podsumowanie zagadnień związanych z testowaniem (342)
- Wdrażanie (343)
- Eksport modelu do formatu POJO (344)
- Interfejsy API oceny anomalii (347)
- Podsumowanie wdrażania (349)
- Podsumowanie (350)
Skorowidz (351)
- Назва: Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe
- Автор: Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants
- Оригінальна назва: Python Deep Learning
- Переклад: Radosław Meryk
- ISBN: 978-83-283-4174-6, 9788328341746
- Дата видання: 2018-09-30
- Формат: Eлектронна книга
- Ідентифікатор видання: deelea
- Видавець: Helion