Fundamentals of deep learning : designing next-generation machine intelligence algorithms / Nithin Buduma, Nikhil Buduma, and Joe Papa ; with contributions by Nicholas Locascio.

Por: Buduma, Nithin [autor]Colaborador(es): Buduma, Nikhil [autor] | Papa Joe [autor] | Locascio, Nicholas [autor]Tipo de material: TextoTextoEditor: Sebastopol, CA : O'Reilly Media, Inc., [2022]Edición: Second editionDescripción: xiii, 372 páginas ilustracionesTipo de contenido: texto Tipo de medio: no mediado Tipo de portador: volumenISBN: 9781492082187Tema(s): INTELIGENCIA ARTIFICIAL | APRENDIZAJE AUTOMATICO | Neural networks (Computer science) | REDES NEURONALES (ciencia de la computación)Clasificación CDD: 006.31 Recursos en línea: VERSIÓN DIGITAL
Contenidos:
Fundamentals of linear algebra for deep learning -- Fundamentals of probability -- The neural network -- Training feed-forward neural networks -- Implementing neural networks in PyTorch -- Beyond gradient descent -- Convolutional neural networks -- Embedding and representation learning -- Models for sequence analysis -- Generative models -- Methods in interpretability -- Memory augmented neural networks -- Deep reinforcement learning.
Resumen: We're in the midst of an AI research explosion. Deep learning has unlocked superhuman perception to power our push toward creating self-driving vehicles, defeating human experts at a variety of difficult games including Go, and even generating essays with shockingly coherent prose. But deciphering these breakthroughs often takes a PhD in machine learning and mathematics. The updated second edition of this book describes the intuition behind these innovations without jargon or complexity.
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Colección Básica de Apoyo Docente 006.31 B927 2022 (Navegar estantería(Abre debajo)) 1 Disponible Asignatura: Introducción a la inteligencia artificial explicable 3560900274294
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Colección Básica de Apoyo Docente 006.31 B927 2022 (Navegar estantería(Abre debajo)) 2 Disponible Asignatura: Introducción a la inteligencia artificial explicable 3560900274295
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Colección Básica de Apoyo Docente 006.31 B927 2022 (Navegar estantería(Abre debajo)) 1 Disponible Asignatura: Introducción a la inteligencia artificial explicable 3560900274293
Bibliografia reserva complementaria Bibliografia reserva complementaria Biblioteca Central
Colección Básica de Apoyo Docente 006.31 B927 2022 (Navegar estantería(Abre debajo)) 2 Disponible Asignatura: Introducción a la inteligencia artificial explicable 3560900274292

Previous edition: published as by Nikhil Buduma with contributions by Nicholas Locascio. 2017.

Fundamentals of linear algebra for deep learning -- Fundamentals of probability -- The neural network -- Training feed-forward neural networks -- Implementing neural networks in PyTorch -- Beyond gradient descent -- Convolutional neural networks -- Embedding and representation learning -- Models for sequence analysis -- Generative models -- Methods in interpretability -- Memory augmented neural networks -- Deep reinforcement learning.

We're in the midst of an AI research explosion. Deep learning has unlocked superhuman perception to power our push toward creating self-driving vehicles, defeating human experts at a variety of difficult games including Go, and even generating essays with shockingly coherent prose. But deciphering these breakthroughs often takes a PhD in machine learning and mathematics. The updated second edition of this book describes the intuition behind these innovations without jargon or complexity.

Última actualización 17 de noviembre 2023