аудиокнига

Основы глубокого обучения = Understanding Deep Learning: краткое содержание всех глав книги и полный перевод одной главы: учебное аудиоиздание

В состав входит краткое содержание всех глав книги и полнотекстовый перевод одной главы с сохранением терминологической точности и академического стиля.

Глубокое обучение — это динамично развивающаяся область, играющая ключевую роль в современном цифровом мире. Книга «Основы глубокого обучения» предлагает всестороннее, понятное и актуальное изложение предмета, охватывающее как фундаментальные темы, так и последние достижения, включая передовые концепции.
Автор фокусируется на самых важных идеях, представляя критически значимую информацию в интуитивно понятной и легко усваиваемой форме. От основ машинного обучения до сложных моделей — каждая концепция сначала объясняется простым языком, затем строго формализуется математически и дополняется наглядными иллюстрациями. В результате получился ясный и самодостаточный учебник, подходящий для всех, кто имеет базовые знания в прикладной математике.

Серия: ИИ, нейросети, медиа, компьютерные науки

Издательство: Директ-Медиа

Год: 2025

Место издания: Москва

Продолжительность: 02:10:48

Форматы: MP3

ISBN: 978-5-4499-5532-6

Артикул: 113122

Слушать бесплатно аудиокнигу "Основы глубокого обучения = Understanding Deep Learning: краткое содержание всех глав книги и полный перевод одной главы: учебное аудиоиздание" (фрагмент)

Подписаться на блок Express-translation

Оформить подписку

Аудиокнига

150 ₽

Купить и скачать

Электронная книга

350 ₽

Купить

Содержание

Содержание книги "Основы глубокого обучения = Understanding Deep Learning: краткое содержание всех глав книги и полный перевод одной главы: учебное аудиоиздание : краткое содержание всех глав книги и полный перевод одной главы"

Краткое содержание глав

Глава 1. Введение

Глава 2. Обучение с учителем

Глава 3. Неглубокие нейронные сети

Глава 4. Глубокие нейронные сети

Глава 5. Функции потерь

Глава 6. Обучение моделей

Глава 7. Градиенты и инициализация параметров

Глава 8. Оценка производительности моделей

Глава 9. Регуляризация

Глава 10. Сверточные нейронные сети: краткое содержание

Глава 11. Остаточные сети

Глава 12. Трансформеры

Глава 13. Графовые нейронные сети

Глава 14. Обучение без учителя

Глава 15. Генеративно-состязательные сети

Глава 16. Нормализующие потоки

Глава 17. Вариационные автокодировщики

Глава 18. Диффузионные модели

Глава 19. Обобщающая способность в глубоком обучении

Глава 20. Почему глубокое обучение работает?

Глава 21. Глубокое обучение и этика

Глава 22. Система обозначений

Глава 23. Математика

Глава 24. Теория вероятностей

Полный перевод фрагмента

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Основы глубокого обучения = Understanding Deep Learning: краткое содержание всех глав книги и полный перевод одной главы: учебное аудиоиздание = Understanding Deep Learning (автор Саймон Дж. Д. Принс)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!