Библиотека Keras, инструмент глубокого обучения, реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow, Слинкин А.А., Джулли А., Пал С., 2018

Библиотека Keras, инструмент глубокого обучения, реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow, Слинкин А.А., Джулли А., Пал С., 2018.

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.





Об авторах.

Антонио Джулли - директор по программному обеспечению и предприниматель с тягой к созданию и управлению глобальными инновационными технологическими компаниями. Специализируется в области поисковых систем, онлайновых сервисов, машинного обучения, информационного поиска, аналитики и облачных вычислений. Профессиональный опыт приобретал в шести странах Европы и Америки. Антонио работал в должности исполнительного директора, генерального директора, технического директора, вице-президента и руководителя группы в различных отраслях: от издательского бизнеса (Elsevier) до интернет-технологий для конечного пользователя (Ask.com и Tiscali) и НИОКР в сфере высоких технологий (Microsoft и Google).

Оглавление.

Об авторах.
О рецензенте.
Предисловие.
Глава 1. Основы нейронных сетей.
Глава 2.Установка Keras и описание API.
Глава 3. Глубокое обучение с применением сверточных сетей.
Глава 4. Порождающие состязательные сети и WaveNet.
Глава 5. Погружения слов.
Глава 6. Рекуррентная нейронная сеть - РНС.
Глава 7. Дополнительные модели машинного обучения.
Глава 8. Искусственный интеллект играет в игры.
Заключение.

Купить .



Хештеги: #Слинкин :: #Джулли :: #Пал :: #2018 :: #Keras