Нейросети книги: 18 книг про нейронные сети, искусственный интеллект и big data

Содержание

18 книг про нейронные сети, искусственный интеллект и big data

Нейронные сети могут отследить мошенничество с банковскими картами, организовать логистику, предсказать рост или падение цен и так далее. Редакция MC.today собрала лучшие книги про нейронные сети для новичков и профессионалов. Они помогут разобраться, как работает машинное и глубокое обучение и как внедрить искусственный интеллект в бизнес.

Нейронные сети

«Создаем нейронную сеть», Тарик Рашид

Источник

Тарик Рашид – специалист в сфере количественного анализа данных. В книге он несложно рассказывает, что такое нейросети, как они работают и где используются. Еще он объясняет, как на языке Python создать код, который распознает написанные от руки цифры.

Чем полезна? После прочтения этой книги сможете создать собственную нейронную сеть, которая будет распознавать образы. Заказать книгу.

«Нейронные сети. Полный курс», Саймон Хайкин

Источник

Книга про нейронные сети для инженеров, физиков, программистов и всех, кому это интересно. Вы узнаете, как они распознают образы и обрабатывают сигналы. Автор подкрепил теорию математическими вычислениями, компьютерными исследованиями и практическими примерами.

Чем полезна? Книгу можно использовать для разработки курсов по нейронным сетям. Здесь рассматриваются важные системы нейросетей, есть много практических задач, а в конце автор представил список дополнительной литературы, если вы захотите еще больше углубиться в тему. Заказать книгу.

«Нейронные сети для прикладных наук и инженерии: от основ до распознавания сложных образов», Сандхья Самарасингхе

Источник

Автор делает обзор архитектур нейронных сетей для анализа информации. Она объясняет все этапы разработки модели нейросетей на примерах и рассказывает, как с их помощью можно делать прогнозы. Еще вы узнаете, как нейросети связаны со статистикой.

Чем полезна? Несмотря на научный контекст, книга написана просто, а сложные математические понятия объясняются с помощью изображений.

«Распознавание эмоций. Подход к анализу паттернов», Амит Конар, Аруна Чакраборти

Источник

Авторы собрали самые важные достижения науки в сфере распознавания эмоций нейросетями. Они объясняют, как машина может считать эмоции человека по выражению лица, голосу и жестам. Например, в автомобильной сфере нейросети выясняют уровень стресса и гнева водителей. Эмоциональное состояние последних влияет на их способность управлять автомобилем и может привести к аварии. Амит Конар и Аруна Чакраборти говорят, что потребность в таком анализе появляется и в других областях: психиатрии, медицине и государственных структурах.

Чем полезна? Вы узнаете, в каком направлении будут развиваться новые технологии в сфере распознавания эмоций.

Искусственный интеллект

«Искусственный интеллект: современный подход (AIMA-2). 2-е издание», Стюарт Рассел, Питер Норвиг

Источник

Авторы считают: искусственный интеллект – это наука об «агентах», которые получают информацию, а затем выполняют действия. Они рассказывают о математической логике, теории вероятностей и непрерывных функциях. Книга предназначена для студентов IT-специальностей, аспирантов и разработчиков, которые изучают искусственный интеллект. Если хотите больше примеров, книга дополнена специальным интернет-ресурсом, на который ссылаются авторы на страницах.

Чем полезна? Кроме теории здесь описаны работающие алгоритмы. Еще Стюарт Рассел и Питер Норвиг делятся профессиональным опытом и дают советы разработчикам. Заказать книгу.

«Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности», Томас Дэвенпорт

Источник

Эксперт в области аналитики и больших данных Томас Дэвенпорт рассказывает, зачем компаниям внедрять искусственный интеллект. В книге он рассматривает машинное и глубокое обучение, нейронные сети, обработку языка и роботизацию и рассказывает, как они повлияют на бизнес-процессы. Материал подойдет руководителям IT-отдела и отдела инноваций, топ-менеджерам и операционным директорам.

Чем полезна? На примерах компаний Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber и GE автор разбирает, когда эти технологии принесли пользу, а когда стали провальными. Заказать книгу.

«Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект», Стюарт Рассел

Источник

Профессор компьютерных наук в Калифорнийском университете в Беркли Стюарт Рассел считает, что конфликта между машинами и людьми можно избежать. Но для этого сначала нужно сделать некоторые открытия. По словам автора, главная задача – перестроить машины так, чтобы они решали задачи людей, а не свои собственные. Например, роботы могут помогать людям, которые не могут сами за собой ухаживать – так последние получат определенную независимость. Он считает: действия машин должны ограничиваться.

Чем полезна? Автор расписывает возможности и угрозы искусственного интеллекта. Заказать книгу.

«Искусственный интеллект с примерами на Python», Пратик Джоши

Источник

Автор рассказывает, как искусственный интеллект используют в поисковиках, беспилотных автомобилях, для распознавания образов и так далее. Вы узнаете, как программа принимает решения на основе алгоритмов. Еще автор объясняет:

что такое логическое программирование;
как искусственный интеллект помогает создавать игры;
как разработать систему распознавания речи;
как создать программу для обработки информации из текста и картинок.

Чем полезна? Вы на примерах разберете, как обучать искусственный интеллект. Заказать книгу.

Глубокое обучение

«Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения», Нихиль Будума, Николас Локашо

Источник

Автор рассказывает, на каких принципах строится глубокое обучение искусственного интеллекта. В книге есть примеры компаний Google, Microsoft и Facebook. Он рассматривает возможности этого направления и объясняет, какие есть сложности в развитии искусственных нейросетей.

Чем полезна? Автор пишет легко и объясняет каждый термин, чтобы любой человек мог разобраться в теме машинного обучения. Заказать книгу.

«Глубокое обучение: готовые решения», Давид Осинга

Источник

Автор считает, что глубокое обучение не настолько сложное, каким его считают. Если раньше на это уходили годы, то сейчас можно использовать готовые программные продукты Keras (открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. – Прим. ред.) и TensorFlow (библиотека с открытым исходным кодом для определения, обучения и запуска моделей машинного обучения в браузере. – Прим. ред.). В каждом разделе есть информация, как создать приложения, например, чтобы порекомендовать музыку. Все примеры написаны на языке Python.

Чем полезна? С помощью примеров из книги программисты без опыта в этой сфере научатся создавать работающие приложения. Заказать книгу.

«Глубокое обучение для поисковых систем», Томмазо Теофили

Источник

Книга для программистов среднего уровня, которые хотят улучшить работу поисковых систем. Автор рассказывает, как работают последние, и на примерах с фрагментами кода показывает разные методы поиска. Он освещает проблемы поисковиков и предлагает способы их решить. Еще он делится советами, как протестировать нейросеть и измерить ее выгоды.

Чем полезна? Поймете, как использовать поисковые сети на максимум. Заказать книгу.

«Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python», Сантану Паттанаяк

Источник

Углубленное практическое руководство по глубокому обучению. Сначала автор объясняет математическую базу, а затем рассказывает об обучении и TensorFlow. Еще вы разберетесь со сверточными (класс глубинных нейросетей для анализа визуальных изображений. – Прим. ред.) и рекуррентными (клас нейросетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность. – Прим. ред.) нейронными сетями.

Чем полезна? Узнаете, как работать с библиотеками TensorFlow, оптимизировать структуру глубокого обучения, проводить самостоятельные исследования и эксперименты. Заказать книгу.

Машинное обучение

«Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования» Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Аоифе д’Арси

Источник

Цель этого учебника – научить создавать коммерческие приложения. Авторы расскажут о самых важных подходах к анализу информации и четырех видах машинного обучения:

информационное;
на основе сходства;
вероятностное;
на основе ошибок.

Книга подходит студентам и аспирантам, которые изучают интеллектуальный анализ информации, и пригодится профессиональным разработчикам как справочник.

Чем полезна? Авторы показывают примеры, как машинное обучение помогает в бизнесе: прогнозирует цены, изучает поведение клиентов, оценивает риски и так далее. Вы поймете, как анализировать данные на разных этапах разработки приложения. Заказать книгу.

«Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон

Источник

В книге рассказывают об исследованиях в сфере машинного обучения и как с их помощью создавать работающие приложения. Здесь мало теории, много примеров и два фреймворка Python. После прочтения вы разберетесь в обучающих моделях, библиотеках TensorFlow, архитектуре нейронных сетей и так далее. Еще вы поймете, как обучать глубокие нейросети.

Чем полезна? Это сборник практических советов. После каждой главы есть задания, которые помогут лучше разобраться в материале. Заказать книгу.

«Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, Scikit-Learn и TensorFlow. 2-е издание» Себастьян Рашка, Вахид Мирджалил

Источник

Авторы рассказывают и показывают на примерах, как создавать приложения на языке Python.

В новом издании есть последние исследования на эту тему. Сначала авторы говорят об алгоритмах машинного и глубокого обучения, а затем об анализе информации. Они дают теорию и объясняют, как писать код на практике. Вы поймете как:

прогнозировать результаты;
раскрывать скрытые шаблоны;
делать анализ рисунков и текстов.

Чем полезна? Вы узнаете про последние технологии машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения. Заказать книгу.

«Руководство хакера по нейронным сетям в JavaScript», Венелин Валков

Источник

Руководство для начинающих по машинному обучению в браузере с помощью TensorFlow. Автор рассказывает, как:

использовать машинное обучение в бизнесе;
оно помогает решать реальные проблемы;
создавать и обучать нейросети на JavaScript;
запускать модели нейросети в браузере или на Node. Js (серверная программа для работы с JavaScript, которая помогает писать приложения. – Прим. ред.).

Чем полезна? В книге много примеров, поэтому новички разберутся в теории машинного обучения, а профессионалы найдут практические способы решить проблемы в работе.

Big data

«Основы big data: концепции, алгоритмы и технологии», Томас Эрл

Источник

Книга подходит новичкам, которые хотят разобраться в концепциях, терминах и методах больших данных. Теория подкреплена примерами, а чтобы материал был понятнее, автор использует диаграммы. Вы узнаете:

чем big data отличается от науки о данных;
как планировать бизнес-инициативы на основе больших данных;
что такое менеджмент информации;
как использовать машинное обучение.

Чем полезна?

Разберетесь, зачем бизнесу обрабатывать большие данные. Узнаете, какие есть технологии хранения и обработки big data.

Поймете, какие есть методы их анализа. Заказать книгу.

«Большие данные: важное руководство для работы, жизни и обучения в эпоху проницательности», Кеннет Кукьер, Виктор Майер-Шенбергер

Источник

Человечество научилось обрабатывать большое количество информации, и это уже начало приносить результаты. Так можно выгодно покупать авиабилеты и даже прогнозировать пожары в зданиях и так далее. Но у больших данных есть и другая сторона: непонятно, как быть с приватностью и смогут ли люди сами принимать решения в будущем. В книге разбирают эту дилемму.

Чем полезна? Авторы рассказывают, какую информацию собирают машины, и дают инструменты, которые помогут себя защитить. Заказать книгу.

книги, статьи и последние исследования / Хабр

Что делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.

Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.

/ Flickr / Giuseppe Milo / CC

Актуальный контекст

Любой предложенный список, сколь бы длинным он ни был, будет обладать главной и определяющей чертой — неполнотой. Потому что жизнь не стоит на месте: и научная мысль, и технологии развиваются, многие постановки задач описываются, а полученные решения — раскрываются в отчетных публикациях конференций, в журналах и сборниках. Для тех, кто задается вопросом, что происходит в настоящий момент и чем живет сообщество, стоит порекомендовать следить за материалами профильных мероприятий — ICML и NIPS.

И всё же, с чего начать?

Neural Networks and Deep Learning
Это бесплатная онлайн-книга ученого и программиста Майкла Нильсена (Michael Nielsen). Автор раскрывает тему глубокого обучения нейронных сетей и отвечает на такие вопросы, как: «Почему нейросети сложно тренировать?», «Как работает алгоритм обратного распространения ошибки?».

Автор книги: Tariq Rashid

Make Your Own Neural Network
Книга раскрывает математические принципы, лежащие в основе нейронных сетей, и предлагает написать собственную нейросеть на Python. Сеть будет распознавать написанные от руки цифры. Цель книги — дать читателю четкое понимание того, как работают нейросистемы, сделать информацию доступнее.

A Brief Introduction to Neural Networks
Автор книги, специалист по анализу данных и машинному обучению, простым языком объясняет принципы работы нейронных сетей. После прочтения можно самому начать работать с нейросистемами и разбираться в чужом коде. Книга постоянно улучшается, в обновленных версиях, на основании фидбека от читателей.

An Introduction to Statistical Learning
Книга-введение в методы статистического обучения. Целевая аудитория — студенты и выпускники вузов, в том числе нематематических специальностей. Всё очень доступно и с туториалами на R.

Programming Collective Intelligence
Книга рассказывает, как анализировать пользовательский опыт и человеческое поведение на основании информации, получаемой нами ежедневно. Предложенные алгоритмы сопровождаются кодом, который можно сразу использовать на веб-сайте или в приложении. Каждая глава включает практические упражнения, задача которых — усилить, отшлифовать алгоритмы.

Neural Networks: A Systematic Introduction
Общая теория о создании искусственных нейронных сетей. Каждая глава содержит примеры, иллюстрации и библиографию. Книга подойдет для тех, кто хочет углубить свои знания в этой сфере, но также может служить неплохой базой для курсов по нейровычислениям.

Deep Learning: Methods and Applications
Книга от Microsoft Research с основными методологиями глубокого обучения. Авторы рассказывают о том, как нейросети используются в задачах обработки сигналов и информации. Рассматриваются области, в которых глубокое обучение уже нашло активное применение, а также сферы, где оно может оказать значительное влияние в долгосрочной перспективе.

Deep Learning Tutorial
Издание Монреальского университета (Канада). Здесь собраны руководства по наиболее важным алгоритмам глубокого обучения. В книге показано, как реализовать их с помощью библиотеки Theano. Как отмечают авторы, читатель должен иметь представление о Python и NumPy, а также пройти курс по обращению с Theano.

Pattern Recognition and Machine Learning
Это первый учебник по распознаванию образов, представляющий Байесовский метод. В книге собраны алгоритмы приближенного вывода для ситуаций, в которых точные ответы получить невозможно. Информация подкрепляется графическими моделями для описания распределения вероятностей.

Книга подходит каждому, поскольку для её свободного чтения не требуется доскональное знание концепций машинного обучения и распознавания паттернов.

Автор книги: Simon S Haykin

Neural Networks and Learning Machines
В книге разбираются концепции и принципы работы нейронных сетей и самообучающихся машин. На сегодняшний день выпущено уже третье издание.

Hands-On Machine Learning
С помощью наглядных примеров, минимума теории и двух production-ready фреймворков для Python автор помогает понять, как строятся интеллектуальные системы. Вы узнаете о различных техниках: начиная с простой линейной регрессии и заканчивая глубоким обучением. В каждой главе предусмотрены упражнения для закрепления приобретенных знаний.

Руководство хакера по нейронным сетям
Андрей Карпаты (Andrej Karpathy), заведующий разработкой ИИ в Tesla, предлагает заглянуть в прошлое нейронных сетей и начать знакомство с технологией real-valued circuits. Автор также является преподавателем курса CS231 в Стэнфорде, материалы которого тесно связаны с этой статьей. Слайды можно найти по ссылке. А заметки – тут.

Глубокое обучение, обработка естественного языка и представление данных

Как использовать глубокие нейронные сети для обработки естественного языка (NLP). Автор также старается дать ответ на вопрос, почему работают нейронные сети.

Глубокое обучение: Руководство
Java-разработчик Иван Васильев представляет ключевые концепции и алгоритмы, стоящие за глубоким обучением, используя для этого язык программирования Java. Библиотека Java для глубокого обучения находится здесь.

Происхождение глубокого обучения
Эта публикация — исторический обзор развития глубоких моделей обучения. Авторы начинают повествование с того, как появились нейронные сети, и плавно переходят к технологиям последнего десятилетия: глубоким сетям доверия, сверточным и рекуррентным нейронным сетям.

Глубокое обучение с подкреплением: Обзор
Материал посвящен последним достижениям в отрасли глубокого обучения с подкреплением (RL). Сперва авторы обращаются к принципам глубокого обучения и обучения с подкреплением, а затем переходят к проблемам их реальной применимости: играм (AlphaGo), робототехнике, чат-ботам и др.

/ Flickr / Brandur Øssursson / PD

Продвинутое чтение

Neural Networks for Applied Sciences and Engineering
Обзор архитектур нейронных сетей для непосредственного анализа данных. В отдельных главах авторы рассуждают о применимости самоорганизующихся карт для кластеризации нелинейных данных, а также об использовании рекуррентных сетей в науке.

Нейронные сети. Полный курс
В книге рассматриваются парадигмы искусственных нейронных сетей с иллюстрациями и примерами конкретных задач. Анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков, а также для всех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.

Самоорганизующиеся карты
Самоорганизующиеся карты, вместе с их разновидностями, представляют собой одну из наиболее популярных нейросетевых архитектур, ориентированных на обучение без учителя. В книге дается детальное изложение математического аппарата и применений для самоорганизующихся карт. Подходит для специалистов в области нейромоделирования, а также студентов и аспирантов университетов.

Автор книги: Ian Goodfellow

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
«Deep Learning» является единственной исчерпывающей книгой в этой области», — это слова Илона Маска, соучредителя Tesla и SpaceX. В тексте аккумулирован математический бэкграунд, рассматриваются важные концепции линейной алгебры, теории вероятностей, теории информации и машинного обучения.

Neural Networks for Pattern Recognition
В книге приведены техники для моделирования функций плотности вероятности. Рассматриваются алгоритмы минимизации функции ошибок, а также Байесовский метод и его применение. Кроме того, авторы собрали под этой обложкой более ста полезных упражнений.

Быстрый обучающий алгоритм для глубоких сетей доверия
Авторы статьи предлагают алгоритм, способный обучать глубокие сети доверия (DBM) по одному слою за раз. Также стоит обратить внимание на видеоруководство по глубоким сетям доверия от одного из авторов — Джеффри Хинтона (G. E. Hinton).

Обучение представлений методом обратного распространения ошибки
Считается основой концепции обучения нейронных сетей. Исторический экскурс и реализация. Рекомендуется к прочтению.

Учимся генерировать кресла, столы и автомобили с помощью сверточных сетей
Статья показывает, что генеративные сети могут находить сходства между объектами, обладая более высокой производительностью, по сравнению с конкурентными решениями. Концепция, представленная в этой статье, также может использоваться для генерации лиц.

Завершение изображений с глубоким обучением в TensorFlow
Статья рассказывает, как использовать глубокое обучение для завершения изображений, используя DCGAN. Пост рассчитан на техническую аудиторию с бэкграундом в машинном обучении. Весь исходный код автор выложил на GitHub.

Генератор лиц в Torch
Автор реализует генеративную модель, которая превращает случайный «шум» в изображения лиц. Делается это с помощью генеративной состязательной сети (GAN).

Практическое руководство по тренировке ограниченных машин Больцмана
Обзор ограниченных машин Больцмана. Авторы приводят множество рецептов по отладке и улучшению работы системы: назначению весов, мониторингу, выбору числа скрытых узлов.

Улучшение нейронных сетей путем предотвращения коадаптации детекторов признаков
Когда крупная нейронная сеть обучается на небольшом тренировочном наборе данных, она обычно выдает плохие результаты. Авторы предлагают способ, который должен решить проблему «переобучения», научив нейроны определять признаки, помогающие сгенерировать корректный ответ.

YOLO: обнаружение объектов в реальном времени
Авторы демонстрируют подход к распознаванию объектов — YOLO (You Only Look Once). По их задумке, с изображением работает одна нейронная сеть, которая делит его на регионы. Регионы очерчиваются граничными рамками и «взвешиваются» на основании предсказанных вероятностей. Как реализовать «миниверсию» YOLO для работы на мобильных устройствах под iOS вы можете узнать из этой статьи.

Как предсказать нераспознаваемые изображения
Одно из недавних исследований показало, что изменение изображения (незаметное для человека) способно обмануть глубокие нейронные сети, заставив последнюю установить неверный маркер. Эта работа проливает свет на интересные различия между человеческим и машинным зрением.

Deep Voice: преобразование «текст-в-речь» в реальном времени
Авторы представляют систему Deep Voice для преобразования текста в речь, построенную на глубоких нейронных сетях. По уверениям ученых, за каждый компонент отвечает своя нейросеть, поэтому их система гораздо быстрее традиционных решений. Стоит пощупать.

PixelNet: Представление пикселей, пикселями и для пикселей
Авторы исследуют принципы генерализации на пиксельном уровне, предлагая алгоритм, адекватно показывающий себя в таких задачах, как семантическая сегментация, выделение границ и оценка нормалей к поверхностям.

Генеративные модели от OpenAI
Этот пост описывает четыре проекта, которые адаптируют генеративные модели. Авторы рассказывают, что это такое, где они используются и почему важны.

Учимся генерировать кресла с помощью сверточных нейронных сетей
Здесь описан процесс тренировки генеративной сверточной нейронной сети для генерации изображений объектов по типу и цвету. Сеть умеет интерполировать ряды изображений и заполнять «пустые места» недостающими элементами.

Генеративно-состязательная сеть в 50 строках кода
Как натренировать генеративную состязательную сеть (GAN)? Нужно лишь взять PyTorch и написать 50 строчек кода. Попробуем на досуге.

And last but not least

Какая книга лежит на столах у многих сотрудников Neurodata Lab и может считаться одной из любимых?

Авторы книги: Amit Konar, Aruna Chakraborty

Emotion Recognition. A Pattern Analysis Approach
Прекрасный материал, грамотно структурированный и опирающийся на большой объем источников и данных. Книга подходит для всех, кто увлечен проблематикой детекции и распознавания эмоций с технической точки зрения, и тем кто просто ищет захватывающее чтение.

P.S. Мы понимаем, что осветить все доступные материалы на эту тему в рамках одной статьи невозможно. Поэтому если вам интересно, то можете уделить толику своего внимания подборкам на GitHub и прочих платформах. Вот некоторые из них:

neural-network-papers
100 Best GitHub: Deep Learning
awesome-deep-learning-papers

Нейронные сети и глубокое обучение

О чем эта книга

Об упражнениях и задачах

Использование нейронных сетей для распознавания рукописных цифр

Как работает алгоритм обратного распространения

Улучшение нейронных сетей узнать

Наглядное доказательство того, что нейронные сети могут вычислить любую функцию

Почему глубокие нейронные сети трудно обучать?

Глубокое обучение

Приложение: есть ли простой алгоритм разведки?

Благодарности

Часто задаваемые вопросы

Спонсоры

Рабочие станции, серверы и ноутбуки для глубокого обучения

Ресурсы

Нейронные сети — одна из самых красивых парадигм программирования когда-либо изобретаемый. В традиционном подходе к программированию мы говорим компьютер, что делать, разбивая большие проблемы на множество мелких, точно определенные задачи, которые компьютер может легко выполнять. По Напротив, в нейронной сети мы не говорим компьютеру, как решать наша проблема. Вместо этого он учится на данных наблюдений, выясняя собственное решение поставленной задачи.

Автоматическое обучение на основе данных звучит многообещающе. Однако пока 2006 мы не знали, как обучить нейронные сети, чтобы превзойти больше традиционные подходы, за исключением нескольких специализированных задач. какая изменением в 2006 году стало открытие методов обучения в так называемые глубокие нейронные сети. Эти методы теперь известны как глубокое обучение. Они получили дальнейшее развитие, и сегодня глубокие нейронные сети и глубокое обучение обеспечивают выдающуюся производительность во многих важные проблемы компьютерного зрения, распознавания речи и естественных обработка языка. Они развертываются в больших масштабах таких компаний, как Google, Microsoft и Facebook.

Цель этой книги — помочь вам освоить основные концепции нейронные сети, в том числе современные методы глубокого обучения. После Работая с книгой, вы напишете код, использующий нейронные сети. сети и глубокое обучение для решения сложных задач распознавания образов проблемы. И у вас будет основа для использования нейронных сетей и глубокое обучение для решения проблем, которые вы придумали сами.

Принципиальный подход

Одно из убеждений, лежащих в основе этой книги, состоит в том, что лучше получить глубокое понимание основных принципов нейронных сетей и глубокое обучение, а не смутное понимание длинного списка идеи. Если вы хорошо усвоили основные идеи, вы сможете быстро понять другой новый материал. В терминах языка программирования подумайте как овладение основным синтаксисом, библиотеками и структурами данных новый язык. Вы по-прежнему можете «знать» только крошечную долю общий язык — многие языки имеют огромные стандартные библиотеки — но новые библиотеки и структуры данных можно понять быстро и без труда.

Это означает, что книга категорически не является учебным пособием по использованию некоторых конкретная библиотека нейронных сетей. Если вы в основном хотите изучить свой вокруг библиотеки, не читайте эту книгу! Найдите нужную библиотеку учиться и работать с учебниками и документацией. Но будь предупредил. Хотя это имеет немедленную отдачу от решения проблем, если вы хотите понять, что на самом деле происходит в нейронных сетях, если вы хотите получить информацию, которая будет актуальна через много лет, тогда недостаточно просто изучить какую-нибудь горячую библиотеку. Вам необходимо понять надежные, устойчивые идеи, лежащие в основе работы нейронных сетей. Технологии приходят и уходят, а понимание остается навсегда.

Практический подход

Мы изучим основные принципы нейронных сетей и глубокого анализа. обучение путем решения конкретной проблемы: проблема обучения компьютер для распознавания рукописных цифр. Эта проблема крайне трудно решить, используя традиционный подход к программированию. И все же, как мы увидим, ее вполне можно решить с помощью простого нейронная сеть, состоящая всего из нескольких десятков строк кода и без каких-либо специальных библиотеки. Более того, мы улучшим программу через множество итерации, постепенно включающие все больше и больше основных идей о нейронных сетях и глубоком обучении.

Этот практический подход означает, что вам потребуется немного программирования опыт чтения книги. Но вам не нужно быть профессионалом программист. Я написал код на Python (версия 2.7), который, даже если вы не программируете на Python, должно быть легко понять с помощью просто небольшое усилие. По ходу книги мы разовьем небольшая библиотека нейронных сетей, которую вы можете использовать для экспериментов и чтобы построить понимание. Весь код доступен для скачивания здесь. Когда вы закончите книгу или прочитаете ее, вы сможете легко выбрать создать одну из наиболее полнофункциональных библиотек нейронных сетей, предназначенных для использования в производстве.

Кстати, математические требования для прочтения книги таковы. скромный. В большинстве глав есть немного математики, но обычно просто элементарная алгебра и графики функций, которых я ожидаю больше всего читатели будут в порядке с. Я иногда использую более продвинутые математике, но структурировали материал таким образом, что вы можете следовать даже если некоторые математические детали ускользают от вас. Единственная глава, в которой используется более тяжелая математика экстенсивно является главой 2, которая требует немного многовариантного исчисления и линейной алгебры. Если те не знакомы, я начинаю главу 2 с обсуждение того, как ориентироваться в математике. Если вы найдете это очень тяжело, вы можете просто перейти к резюме основные результаты главы. В любом случае не стоит беспокоиться это в самом начале.

Книга редко стремится быть одновременно ориентированной на принципы и руки вверх. Но я верю, что вы научитесь лучше всего, если мы создадим фундаментальные идеи нейронных сетей. Мы будем разрабатывать живой код, а не просто абстрактная теория, код, который вы можете исследовать и расширять. Сюда вы поймете основы, как в теории, так и на практике, и будьте готовы к дальнейшему расширению своих знаний.

10 лучших книг по нейронным сетям и глубокому обучению в 2022 году

Вы ищете Лучшие книги по нейронным сетям и глубокому обучению ?. Если да, то прочитайте эту статью. В этой статье я перечислил 10 лучших книг по нейронным сетям и глубокому обучению . И я также помогу вам выбрать лучшую книгу для вас.

Теперь, не теряя времени, начнем-

Содержание

1. Глубокое обучение (серия Adaptive Computation and Machine Learning
2. Глубокое обучение с Python
3. Нейронные сети и глубокое обучение
4. Практические алгоритмы глубокого обучения с Python
5. Глубокое обучение: подход практика
6. Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow
7. TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook
8. Нейронные сети для распознавания образов
9. Стостраничная книга по машинному обучению
10. Практическое глубокое обучение для облачных, мобильных и периферийных устройств: реальные проекты искусственного интеллекта и компьютерного зрения с использованием Python, Keras и TensorFlow
Что такое глубокое обучение?
Почему глубокое обучение популярно?
Какую книгу по нейронным сетям и глубокому обучению выбрать?
Заключение

Лучшие книги по нейронным сетям и глубокому обучению

В этой статье я перечислил наиболее подходящие книги по нейронным сетям и глубокому обучению для вас.

1. Глубокое обучение (серия Adaptive Computing and Machine Learning

Авторы- Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвиль.

О книге –

Эта книга известна как « Библия» глубокого обучения . Автор Ян Гудфеллоу является крестным отцом Deep Learning . Вот почему эта книга особенная для всех, кто хочет изучить основы глубокого обучения.

Эта книга теоретическая. Эта книга по глубокому обучению предназначена специально для тех, кто хочет изучить основы и теоретическую часть глубокого обучения.

Эта книга начинается с Основы машинного обучения и охватывает математические и концептуальные темы, относящиеся к глубокому обучению. Эта книга по глубокому обучению охватывает линейную алгебру, теорию вероятностей и теорию информации, числовые вычисления .

После этого в этой книге рассматриваются современных алгоритма и метода глубокого обучения. В этом разделе книги рассматриваются глубоких сетей с прямой связью, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и практическая методология.

В этой книге также описываются приложения глубокого обучения. Например, обработка естественного языка , распознавание речи, компьютерное зрение, системы онлайн-рекомендаций, биоинформатика и видеоигры. В заключение, эта книга по глубокому обучению описывает текущие направления исследований.

Вы должны прочитать эту книгу, если-

Вы студент или аспирант, профессор или тот, кто хочет изучить основы глубокого обучения.
У вас нет базовых знаний о глубоком обучении.
Или если вы хотите изучить теорию глубокого обучения.

Где купить эту книгу?

Вы можете купить на Amazon- глубокое обучение (серия адаптивных вычислений и машинного обучения)

2.

Глубокое обучение с Python

Авторы- Francois Chollet

ОБЛЮДА Book- 9012 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000

специально написан для начинающих и программистов среднего уровня .

Эта книга привлекает меня своими Реализация Keras для каждой техники.

Прочитав эту книгу, вы станете Keras Expert и сможете применять глубокое обучение в своих проектах. Эта книга написана простым и понятным языком. Вы можете легко понять концепции.

Что внутри Книги?

Глубокое обучение с первых принципов
Вы научитесь настраивать собственную среду глубокого обучения.
Эта книга охватывает модели классификации изображений
Вы узнаете Глубокое изучение текста и последовательностей
Эта книга также охватывает Нейронный перенос стиля, генерацию текста и генерацию изображений .

Вам следует прочитать эту книгу, если-

У вас есть промежуточных навыка работы с Python без опыта работы с Keras, TensorFlow или машинного обучения.
Вы заинтересованы в Библиотеке Кераса или хотите научиться Глубокое обучение путем реализации.
И если вы хотите быстро узнать о том, как Deep Learning используется в компьютерном зрении, тексте и последовательном обучении.

Где купить эту книгу?

Вы можете купить на Amazon-Deep Learning с Python

3. Нейронные сети и глубокое обучение

Авторы- Charu C. Aggarwal

о книге-

Это книга.0064 классические и современные модели глубокого обучения . Основное внимание уделяется теории и алгоритмам глубокого обучения . Чтобы понять всю функциональность глубокого обучения и нейронных сетей, важна теория.

Эта книга ответит на все ваши вопросы, связанные с нейронными сетями. Like-

Почему работают нейронные сети?
Когда они работают лучше, чем готовые модели машинного обучения?
Когда полезна глубина?
Почему так сложно обучать нейронные сети?
Какие есть подводные камни?

В этой книге также рассматриваются различные приложения глубокого обучения и нейронных сетей. Эта книга разделена на 3 категории –

Основы нейронных сетей.
Основы нейронных сетей.
Дополнительные темы в нейронных сетях.

Вам следует прочитать эту книгу, если-

Вы аспирант , исследователь и практикующий врач .
Или, если вы учитель , потому что в этой книге доступны многочисленные упражнения вместе с руководством по решению, чтобы помочь в обучении в классе.

Где купить эту книгу?

Вы можете купить на Amazon-Neural Networks and Deep Learning.

4. Практические алгоритмы глубокого обучения на Python

Автор — Судхарсан Равичандиран

0002 В этой книге вы поймете от до продвинутых алгоритмов глубокого обучения , лежащих в их основе математических принципов и их практического применения .
Мне лично очень нравится эта книга. И причина в простом и понятном языке. Эта книга объясняет сложную математику, лежащую в основе глубокого обучения, очень простым способом.
Эта книга даст вам глубокие знания об алгоритме Basic to Advance Deep Learning с математикой, лежащей в основе каждого алгоритма. Благодаря своей простоте эта книга заставляет вас изучать следующую главу.
После прочтения этой книги-
Вы узнаете, как построить нейронную сеть с нуля.
Наряду с этим вы изучите математику, лежащую в основе моделей глубокого обучения .
И вы можете реализовать популярные алгоритмы глубокого обучения CNN, RNN и другие, используя Tensorflow.
Вам следует прочитать эту книгу, если-
Вы новичок и не имеете предварительных знаний в области глубокого обучения.
Вы хотите изучить концепции кодирования.
Или вы хотите научиться глубокому обучению с нуля.
Где купить эту книгу?
Вы можете купить на Amazon практические алгоритмы глубокого обучения с Python.
5.
Глубокое обучение: подход практика
Автор — Адам Гибсон и Джош Паттерсон
О книге —
Большинство книг по кодированию Python, я обсуждал большинство кодовых книг. Но в этой книге используется Код Java и библиотека DL4J. Почему в этой книге используется Java? Потому что Java в основном используется в языках программирования, особенно в крупных компаниях.
Эта книга охватывает основы машинного обучения и глубокого обучения . После изучения основ в этой книге рассматриваются примеры кода глубокого обучения на основе J ava с использованием DL4J.
Вы должны прочитать эту книгу, если-
Если у вас есть конкретный проект, в котором вам необходимо использовать язык программирования Java.
Вы хотите понять, как работать с библиотекой DL4J.
Где купить эту книгу?
You can buy on Amazon- Deep Learning: A Practitioner’s Approach
6. Hands-On Machine Learning with Scikit–Learn and TensorFlow
Authors- Aurélien Géron
About Book –
Эта книга дает вам практический подход к обучению, выполняя . Он начинается с более традиционных подходов к машинному обучению (часть Scikit-learn) , дающих вам много контекста и практических инструментов для решения всевозможных проблем. Эта книга имеет отличный баланс между теорией / фоном и реализацией.
В этой практической книге показано, как даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, способных обучаться на основе данных.
В этой книге используются конкретные примеры, минимальная теория и две готовые к работе среды Python— Scikit-Learn и TensorFlow .
Что внутри Книги?
В первой части книги объясняются основные алгоритмы машинного обучения. Машина опорных векторов, решение, деревья, случайные леса и многое другое . В эту книгу включено примера Scikit-learn для каждого из алгоритмов.
Во второй части объясняются концепции глубокого обучения с помощью библиотеки TensorFlow .
В этой книге вы узнаете-

Исследуйте ландшафт машинного обучения , особенно нейронные сети

Используйте Scikit-Learn для сквозного отслеживания примера проекта машинного обучения случайные леса и ансамблевые методы
Использование библиотеки TensorFlow для создания и обучения нейронных сетей
Погружение в архитектуру нейронных сетей, включая сверточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
Изучите методы обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей

Вам следует прочитать эту книгу, если-

У вас есть базовые знания в области программирования, вы новичок в машинном обучении и хотите начать с основ кодирования.
Вас интересует популярная библиотека машинного обучения scikit-learn.

Где купить эту книгу?

Вы можете купить на Amazon — Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow

7. Tensorflow 1.x Поваренная книга по глубокому обучению

Автор — Антонио Гулли, Амита Капур

О БУК-

. Эта книга написана в поваренной книге. Это означает, что немного теории и много кода . Эта книга по глубокому обучению полностью практическая и является отличным справочником для пользователей TensorFlow .

В этой книге вы узнаете, как эффективно использовать TensorFlow, платформу Google с открытым исходным кодом для глубокого обучения.

Вы будете внедрять различные сети глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) , рекуррентные нейронные сети (RNN), сети глубокого Q-обучения (DQN) и генеративно-состязательные сети (GAN) , используя простые в использовании независимые рецепты. .

Вы узнаете, как сделать Keras в качестве бэкенда с помощью TensorFlow . Наряду с этим вы узнаете с помощью подхода к решению проблем , как реализовать различные глубокие нейронные архитектуры для выполнения сложных задач на работе.

Вам следует прочитать эту книгу, если-
Вы интересуетесь библиотекой TensorFlow и любите читать в стиле CookBook.
У вас есть базовые знания о глубоком обучении.
Где купить эту книгу?
Вы можете купить на Amazon TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook.
8. Нейронные сети для распознавания образов
Автор — Кристофер М. Бишоп
О книге-
Это первая комплексная обработка нейронных сетей прямого распространения с точки зрения распознавания статистических образов .
После введения основных понятий в книге рассматриваются методы моделирования функций плотности вероятности , а также свойства и достоинства многослойных персептронных и радиальных сетевых моделей базисных функций .
Эта книга также охватывает различные формы функции ошибок, основные алгоритмы минимизации, обучения и обобщения функций ошибок в нейронных сетях.
Он оформлен в виде текста и содержит более 100 упражнений . Эта полностью актуальная работа будет полезна всем, кто занимается нейронными вычислениями и распознаванием образов.
Вы должны прочитать эту книгу, если-
Вы хотите углубиться в распознавание образов.
Где купить эту книгу-
You can buy on Amazon- Neural Networks for Pattern Recognition
9.
The Hundred-Page Machine Learning Book
Author- Andriy Burkov
About Book-
The “Hundred- Page Machine Learning Book» Андрея Буркова, на мой взгляд, лучшая книга для тех, кто работает с библиотеками машинного обучения , но не имеет представления о науке, лежащей в основе библиотек.
Эта книга объясняет это очень простым языком. В этой Книге используется немного математики , ничего лишнего, и это должно быть легко понять любому, у кого есть математический опыт.
Это будет полезно практикующим специалистам, и читателю, который понимает, что это первые 100 (или на самом деле 150) страниц, которые вы прочитаете, а не последние, представляют собой надежное введение в область».
Где купить эту книгу?
Вы можете купить на Amazon — стостраничную книгу по машинному обучению
10. Практическое глубокое обучение для облачных, мобильных и периферийных устройств: реальные проекты искусственного интеллекта и компьютерного зрения с использованием Python, Keras и TensorFlow
Автор — Анируд Коул, Сиддха Ганджу, Мехер Касам
О книге —
Являетесь ли вы инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по данным или любителем с простой мечтой о создании следующего вирусного приложения с искусственным интеллектом, вы, возможно, задавались вопросом, с чего начать.
Это пошаговое руководство научит вас, как создавать практические приложения глубокого обучения для облачных, мобильных, браузерных и периферийных устройств, используя практический подход.
Из этой книги вы узнаете:
Обучение, настройка и развертывание моделей компьютерного зрения с помощью Keras, TensorFlow, Core ML и TensorFlow Lite.
Разработка ИИ для ряда устройств, включая Raspberry Pi, Jetson Nano и Google Coral.
Ознакомьтесь с забавными проектами, от приложения Not Hotdog из Силиконовой долины до более 40 отраслевых примеров .
Смоделируйте автономный автомобиль в среде видеоигры и создайте его миниатюрную версию с помощью обучения с подкреплением.
Используйте передачу обучения для обучения моделей за считанные минуты.
Откройте для себя Более 50 практических советов по повышению точности и скорости моделирования, отладке и масштабированию для миллионов пользователей.
Где купить эту книгу?
Вы можете купить на Amazon-Practical Deep Learning для облачных, мобильных и периферийных устройств.
Итак, это 10 лучших книг по нейронным сетям и глубокому обучению . Теперь я хотел бы дать краткое введение в Deep Learning.
Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это часть машинного обучения . Это более надежно, чем машинное обучение. Глубокое обучение работает на искусственной нейронной сети. Искусственная нейронная сеть состоит из трех слоев — 9.0064 Входной слой, скрытый слой и выходной слой.

В скрытом слое может быть n число слоев. Чем глубже скрытый слой, тем точнее результат. Вот почему это известно как глубокое обучение.

Почему глубокое обучение популярно?

Некоторые функции делают глубокое обучение более надежным, чем машинное обучение —

Глубокое обучение хорошо работает с большими наборами данных, а машинное обучение — нет.
В глубоком обучении вам не нужно вводить все функции вручную, как в машинном обучении. Наполнение функций вручную занимает очень много времени. Эта функция делает Deep Learning более мощным.
Глубокое обучение может легко решить сложные проблемы реального мира, а машинное обучение — нет.

Благодаря этим функциям глубокое обучение в настоящее время становится все более популярным. Большинство людей используют глубокое обучение вместо машинного обучения.

Теперь давайте посмотрим, какая книга подходит для изучения глубокого обучения —

Какую книгу по нейронным сетям и глубокому обучению выбрать?

Для изучения глубокого обучения вам необходимо изучить теоретическую часть , а также практическую часть . Если вы сосредоточитесь только на практической части и реализации, вы упустите некоторые важные теории. Вот почему книга, в которой сочетаются как теоретическая, так и практическая части, — лучшая книга для вас.