Deep Learning. Einfache Entwicklung von Projekten in Python

Das explosive Interesse an neuronalen Netzen und künstlicher Intelligenz hat bereits alle Lebensbereiche erfasst, und das Verständnis der Prinzipien des Deep Learning ist für jeden Softwareentwickler notwendig, um praktische Aufgaben zu lösen. Dieses praktische Buch bietet einen Einführungskurs für alle, die sich mit Datenverarbeitung sowie für Softwareentwickler beschäftigen. Sie beginnen mit den Grundlagen des Deep Learning und gehen schnell zu komplexeren Architekturen über, während Sie Projekte von Grund auf erstellen. Sie werden lernen, wie man mehrschichtige, konvolutionale und rekursive neuronale Netze verwendet. Nur wenn Sie das Prinzip ihres Funktionsumfangs (von der „Mathematik“ bis zu den Konzepten) verstehen, werden Sie erfolgreiche Projekte umsetzen. In diesem Buch: - Klare Diagramme, die helfen, sich in neuronalen Netzen zurechtzufinden, und Beispiele für funktionierenden Code. - Methoden zur Implementierung mehrschichtiger Netze von Grund auf auf der Grundlage einer einfachen objektorientierten Struktur. - Beispiele und verständliche Erklärungen für konvolutionale und rekursive neuronale Netze. - Umsetzung von Konzepten neuronaler Netze mithilfe des beliebten Frameworks PyTorch.