Fundamentals of deep learning : designing next-generation machine intelligence algorithms / Nithin Buduma, Nikhil Buduma, and Joe Papa ; with contributions by Nicholas Locascio.
Tipo de material: TextoEditor: 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 DIGITALTipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | número de clasificación | Copia número | Estado | Notas | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Bibliografía Reserva copia 1 | Biblioteca Campus San Joaquín | Colección Básica de Apoyo Docente | 006.31 B927 2022 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | Asignatura: Introducción a la inteligencia artificial explicable | 3560900274294 | |
Bibliografia reserva complementaria | Biblioteca Campus San Joaquín | Colección Básica de Apoyo Docente | 006.31 B927 2022 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 2 | Disponible | Asignatura: Introducción a la inteligencia artificial explicable | 3560900274295 | |
Bibliografía Reserva copia 1 | Biblioteca Central | 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 | 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 |
Navegando Biblioteca Campus San Joaquín Estantes, Ubicación: Colección Básica de Apoyo Docente, Código de colección: Colección Básica de Apoyo Docente Cerrar el navegador de estanterías (Oculta el navegador de estanterías)
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