Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту [Грант Бейлевельд] (pdf) читать постранично

Книга в формате pdf! Изображения и текст могут не отображаться!


 [Настройки текста]  [Cбросить фильтры]

ГЛУБОКОЕ
ОБУЧЕНИЕ

В КАРТИНКАХ
Визуальный гид
по искусственному
интеллекту

Д ЖО Н К Р О Н
Г РА Н Т Б Е Й Л Е В Е Л Ь Д и А ГЛ А Э Б АСС Е Н С

ББК 32.813
УДК 004.8
К83

Крон Джон, Бейлевельд Грант, Аглаэ Бассенс
К83 Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту. — СПб.: Питер, 2020. — 400 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
ISBN 978-5-4461-1574-7
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.
Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие
примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно
пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных,
исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое
обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом
на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow
и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.
Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых
алгоритмов.

16+ (В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ.)

ББК 32.813
УДК 004.8
Права на издание получены по соглашению с Pearson Education Inc. Все права защищены. Никакая часть
данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения
владельцев авторских прав.
Информация, содержащаяся в данной книге, получена из источников, рассматриваемых издательством как
надежные. Тем не менее, имея в виду возможные человеческие или технические ошибки, издательство не
может гарантировать абсолютную точность и полноту приводимых сведений и не несет ответственности за
возможные ошибки, связанные с использованием книги. Издательство не несет ответственности за доступность материалов, ссылки на которые вы можете найти в этой книге. На момент подготовки книги к изданию
все ссылки на интернет-ресурсы были действующими.

ISBN 978-0135116692 англ.
ISBN 978-5-4461-1574-7

© 2020 Pearson Education, Inc.
© Перевод на русский язык ООО Издательство «Питер», 2020
© Издание на русском языке, оформление ООО Издательство
«Питер», 2020
© Серия «Библиотека программиста», 2020

ОГЛАВЛЕНИЕ

Отзывы о книге «Глубокое обучение в картинках»..............................................13
Предисловие.....................................................................................................16
Вступление.......................................................................................................18
Как пользоваться этой книгой.................................................................................................... 20
Благодарности..................................................................................................22
Об авторах........................................................................................................23
От издательства............................................................................................................................... 24

ЧАСТЬ I. ВВЕДЕНИЕ В ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ.................................................................................25
Глава 1. Биологическое и компьютерное зрение..................................................26
Биологическое зрение................................................................................................................... 26
Компьютерное зрение.................................................................................................................... 31
Неокогнитрон............................................................................................................................ 32
LeNet-5......................................................................................................................................... 33
Традиционное машинное обучение................................................................................... 35
ImageNet и ILSVRC................................................................................................................. 37
AlexNet......................................................................................................................................... 38
Интерактивная среда TensorFlow...................................................................................... 41
Quick, Draw!...................................................................................................................................... 43
Итоги................................................................................................................................................... 43
Глава 2. Языки людей и машин...........................................................................44
Глубокое обучение для обработки естественного языка................................................... 45
Сети глубокого обучения автоматически изучают
варианты представления....................................................................................................... 45
Обработка естественного языка.......................................................................................... 46

6  

ОГЛАВЛЕНИЕ

Краткая история глубокого обучения для NLP............................................................ 48
Вычислительное представление языка................................................................................... 49
Прямое кодирование слов..................................................................................................... 50
Векторы