Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe

Na naszych oczach dokonuje się przełom: technologie wykorzystujące rozmaite formy sztucznej inteligencji zaczynają się pojawiać w różnych branżach. Niektórzy nawet nie zdają sobie sprawy, jak często i jak powszechnie stosuje się algorytmy uczenia głębokiego.

• Możliwości w tym zakresie stale rosną.

• Uczenie głębokie jest jednak dość złożonym zagadnieniem, a przyswojenie sobie potrzebnych umiejętności wymaga wysiłku.
• Ta książka stanowi doskonałe wprowadzenie w temat uczenia głębokiego.
• Wyjaśniono tu najważniejsze pojęcia uczenia maszynowego.

Wzrasta też zapotrzebowanie na inżynierów, którzy swobodnie operują wiedzą o uczeniu głębokim i są w stanie zaimplementować potrzebne algorytmy w konkretnym oprogramowaniu. Pokazano, do czego mogą się przydać takie narzędzia jak pakiet scikit-learn, biblioteki Theano, Keras czy TensorFlow.

Ten praktyczny przewodnik znakomicie ułatwi zrozumienie zagadnień rozpoznawania wzorców, dokładnego skalowania danych, pozwoli też na rzetelne zapoznanie się z algorytmami i technikami uczenia głębokiego. Autorzy zaproponowali wykorzystanie w powyższych celach języka Python - ulubionego narzędzia wielu badaczy i pasjonatów nauki.

• Dr Valentino Zokka opracował wiele algorytmów matematycznych i modeli prognostycznych dla firmy Boeing.
• Obecnie jest konsultantem w branży finansowej.

W książce między innymi: Solidne podstawy uczenia maszynowego i sieci neuronowych Trening systemów sztucznej inteligencji w grach komputerowych Rozpoznawanie obrazów Rekurencyjne sieci neuronowej w modelowaniu języka Budowa systemów wykrywania oszustw i włamań Uczenie głębokie: zajrzyj w przyszłość programowania! Gianmario Spacagna pracuje w firmie Pirelli, gdzie buduje systemy maszynowego uczenia się i kompletne rozwiązania do produktów informacyjnych.

• Daniel Slater tworzył oprogramowanie do oceny ryzyka dla branży finansowej.
• Obecnie zajmuje się systemami do przetwarzania dużych ilości danych i analizy zachowań użytkowników.

Peter Roelants specjalizuje się w stosowaniu technik uczenia głębokiego do badań spektralnych obrazów, rozpoznawania mowy czy ekstrakcji danych z dokumentów.