Blog

[PDF] Python Deep Learning



Cuốn sách hay dành cho các bạn học Python Deep Learning: Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow + Source Code

Mô tả cuốn sách

Với sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo trong các ứng dụng phục vụ cho cả nhu cầu kinh doanh và tiêu dùng, học sâu là quan trọng hơn bao giờ hết để đáp ứng nhu cầu thị trường hiện tại và tương lai. Với cuốn sách này, bạn sẽ khám phá việc học sâu và tìm hiểu cách đưa máy học vào sử dụng trong các dự án của mình.

Phiên bản thứ hai của Python Deep Learning sẽ giúp bạn tăng tốc với việc học sâu, mạng lưới thần kinh sâu và cách đào tạo chúng với các thuật toán hiệu suất cao và các khung Python phổ biến. Youllll khám phá các kiến ​​trúc mạng thần kinh khác nhau, chẳng hạn như mạng chập, mạng thần kinh tái phát, mạng bộ nhớ ngắn hạn (LSTM) và mạng con nhộng. Bạn cũng sẽ học cách giải quyết các vấn đề trong các lĩnh vực về thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói. Bạn sẽ nghiên cứu các cách tiếp cận mô hình tổng quát như bộ tự động thay đổi đa dạng và Mạng đối thủ tạo (GAN) để tạo hình ảnh. Khi bạn đi sâu vào các lĩnh vực mới của việc học tăng cường, bạn sẽ hiểu được các thuật toán tiên tiến là các thành phần chính đằng sau các trò chơi phổ biến Go, Atari và Dota.

Đến cuối cuốn sách, bạn sẽ thành thạo với lý thuyết học sâu cùng với các ứng dụng trong thế giới thực của nó.

Bạn sẽ học được gì:

  • Nắm bắt lý thuyết toán học đằng sau mạng lưới thần kinh và quá trình học tập sâu
  • Điều tra và giải quyết các thách thức về thị giác máy tính bằng cách sử dụng mạng chập và mạng con nhộng
  • Giải quyết các tác vụ tổng quát bằng cách sử dụng bộ tự động biến đổi và Mạng đối thủ tạo
  • Thực hiện các nhiệm vụ NLP phức tạp bằng cách sử dụng các mạng lặp lại (LSTM và GRU) và các mô hình chú ý
  • Khám phá học tập củng cố và hiểu cách các tác nhân cư xử trong một môi trường phức tạp
  • Cập nhật các ứng dụng học sâu trong xe tự hành

Cuốn sách này dành cho ai

Cuốn sách này dành cho những người thực hành khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và những người quan tâm đến việc học sâu, những người có nền tảng cơ bản về học máy và một số kinh nghiệm lập trình Python. Một nền tảng về toán học và hiểu biết khái niệm về tính toán và thống kê sẽ giúp bạn đạt được lợi ích tối đa từ cuốn sách này.

Mục lục:

  • 1. Machine Learning – An Introduction
  • 2. Neural Networks
  • 3. Deep Learning Fundamentals
  • 4. Computer Vision With Convolutional Networks
  • 5. Advanced Computer Vision
  • 6. Generating images with GANs and Variational Autoencoders
  • 7. Recurrent Neural Networks and Language Models
  • 8. Reinforcement Learning Theory
  • 9. Deep Reinforcement Learning for Games
  • 10. Deep Learning in Autonomous Vehicles

Link Download:

Link Google Drive
Source Code


22/08/2019