Джон Д. Келлехер - Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс
Название: | Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс | |
Автор: | Джон Д. Келлехер | |
Жанр: | Искусственный интеллект | |
Изадано в серии: | Библиотека MIT | |
Издательство: | Эксмо | |
Год издания: | 2022 | |
ISBN: | 978-5-04-116355-6 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс"
В этой книге простым и доступным для неспециалистов языком раскрываются такие сложные темы, как искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение, глубокое обучение. Автор рассказывает о предпосылках глубокого обучения, его истории и базовых основах, а также проводит экскурс в будущее этой технологии, раскрывая перед читателями её потенциал.
Читаем онлайн "Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс" (ознакомительный отрывок). [Страница - 2]
- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (5) »
рекуррентные
нейронные сети............................................................................................ 103
Глава 6. Функции обучения............................................................................... 118
Глава 7. Будущее глубокого обучения............................................................. 143
Глоссарий...................................................................................................... 155
ВСТУПЛЕНИЕ
Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сфе
рах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного
интеллекта, о которых вы узнаете из новостей, основаны на глубоком обуче
нии. Очевидно, что понимание этого предмета необходимо и предпринима
телю, заинтересованному в повышении эффективности своей организации,
и политику, обеспокоенному этикой и приватностью в мире больших дан
ных, и исследователю, работающему со сложной информацией, и просто лю
бопытному обывателю, который хочет иметь представление о потенциале ис
кусственного интеллекта и его влиянии на жизнь обычных людей.
Цель этой книги—дать широкому кругучитателей возможность разобраться
в том, что такое глубокое обучение, откуда оно взялось, как работает, на что спо
собно (а на что нет) и какова вероятная траектория его развития в ближайшие
десять лет. Глубокое обучение представляет собой набор алгоритмов и моделей,
а это значит, что для его понимания необходимо ориентироваться в том, как эти
алгоритмы и модели обрабатывают данные. Поэтому данная книга не носит чи
сто описательный характер, в ней, помимо прочего, объясняется работа алгорит
мов. Я попытался представить этот технический материал в доступной форме.
Как показывает мой опыт преподавания, технические темы лучше всего усваива
ются путем пошагового объяснения основополагающих концепций. Я старался
как можно меньше обращаться к математике, но там, где без математических
уравнений было не обойтись, стремился преподнести их настолько ясно и про
сто, насколько мог. Свои объяснения я дополнил примерами и иллюстрациями.
Замечательное свойство глубокого обучения состоит не в сложности его
математических концепций, а в том, как с помощью таких простых вычис
лений ему удается выполнять настолько разнообразный спектр захватываю
щих и впечатляющих задач. Не стоит удивляться этой простоте. На самом
деле модель глубокого обучения — это всего лишь большое (очень большое)
количество умножений и сложений с добавлением нелинейных отношений
(которые я тоже объясню). Несмотря на это, такие модели способны, к при
меру, побеждать чемпионов мира по игре в го, держать пальму первенства
в компьютерном зрении и машинном переводе, водить автомобили и т. д. Эта
книга служит только введением в глубокое обучение, но я надеюсь, что она
достаточно глубокая и для того, чтобы позже, лучше овладев данным мате
риалом, вы могли еще не раз к ней вернуться.
в
ВСТУПЛЕНИЕ
БЛАГОДАРНОСТИ
Появление этой книги стало возможным благодаря жертвам, на которые по
шли моя жена Афра и другие члены моей семьи, включая моих родителей,
Джона и Бетти Келлехер. Я также получил огромную поддержку от своих дру
зей, особенно от Алана МакДоннела, Ионелы Лунгу, Саймона Добника, Лор
рейн Бирн, Ноела Фитцпатрика и Джозефа ван Генабита.
Я бы также хотел упомянуть о помощи, оказанной работниками издатель
ства MIT Press и целым рядом людей, которые прочитали отдельные разделы
этой книги и поделились своими впечатлениями. MIT Press пригласило трех
анонимных рецензентов, которые прочитали и прокомментировали мой чер
новик; я благодарен им за потраченное время и их полезные отзывы. С черно
выми вариантами отдельных глав ознакомилось немало людей, и я хотел бы
воспользоваться этой возможностью, чтобы публично отметить их вклад; по
этому выражаю признательность Майку Диллинджеру, Магдалене Кацмайор,
Элизабет Келлехер, Джону Бернарду Келлехеру, Афре Керр, Филипу Клубичке
и Абхиджиту Махалункару. Содержание этой книги опирается на множество
бесед о глубоком обучении, которые я имел со своими коллегами и студен
тами, особенно с Робертом Россом и Джанкарло Салтоном.
Я посвящаю эту книгу моей сестре Элизабет (Лиз) Келлехер в знак при
знания ее любви и поддержки, а также за ее терпение по отношению к брату,
который без конца что-то объясняет.
ГЛАВА 1
ВВЕДЕНИЕ В ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
Глубокое обучение — это подраздел искусственного --">
нейронные сети............................................................................................ 103
Глава 6. Функции обучения............................................................................... 118
Глава 7. Будущее глубокого обучения............................................................. 143
Глоссарий...................................................................................................... 155
ВСТУПЛЕНИЕ
Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сфе
рах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного
интеллекта, о которых вы узнаете из новостей, основаны на глубоком обуче
нии. Очевидно, что понимание этого предмета необходимо и предпринима
телю, заинтересованному в повышении эффективности своей организации,
и политику, обеспокоенному этикой и приватностью в мире больших дан
ных, и исследователю, работающему со сложной информацией, и просто лю
бопытному обывателю, который хочет иметь представление о потенциале ис
кусственного интеллекта и его влиянии на жизнь обычных людей.
Цель этой книги—дать широкому кругучитателей возможность разобраться
в том, что такое глубокое обучение, откуда оно взялось, как работает, на что спо
собно (а на что нет) и какова вероятная траектория его развития в ближайшие
десять лет. Глубокое обучение представляет собой набор алгоритмов и моделей,
а это значит, что для его понимания необходимо ориентироваться в том, как эти
алгоритмы и модели обрабатывают данные. Поэтому данная книга не носит чи
сто описательный характер, в ней, помимо прочего, объясняется работа алгорит
мов. Я попытался представить этот технический материал в доступной форме.
Как показывает мой опыт преподавания, технические темы лучше всего усваива
ются путем пошагового объяснения основополагающих концепций. Я старался
как можно меньше обращаться к математике, но там, где без математических
уравнений было не обойтись, стремился преподнести их настолько ясно и про
сто, насколько мог. Свои объяснения я дополнил примерами и иллюстрациями.
Замечательное свойство глубокого обучения состоит не в сложности его
математических концепций, а в том, как с помощью таких простых вычис
лений ему удается выполнять настолько разнообразный спектр захватываю
щих и впечатляющих задач. Не стоит удивляться этой простоте. На самом
деле модель глубокого обучения — это всего лишь большое (очень большое)
количество умножений и сложений с добавлением нелинейных отношений
(которые я тоже объясню). Несмотря на это, такие модели способны, к при
меру, побеждать чемпионов мира по игре в го, держать пальму первенства
в компьютерном зрении и машинном переводе, водить автомобили и т. д. Эта
книга служит только введением в глубокое обучение, но я надеюсь, что она
достаточно глубокая и для того, чтобы позже, лучше овладев данным мате
риалом, вы могли еще не раз к ней вернуться.
в
ВСТУПЛЕНИЕ
БЛАГОДАРНОСТИ
Появление этой книги стало возможным благодаря жертвам, на которые по
шли моя жена Афра и другие члены моей семьи, включая моих родителей,
Джона и Бетти Келлехер. Я также получил огромную поддержку от своих дру
зей, особенно от Алана МакДоннела, Ионелы Лунгу, Саймона Добника, Лор
рейн Бирн, Ноела Фитцпатрика и Джозефа ван Генабита.
Я бы также хотел упомянуть о помощи, оказанной работниками издатель
ства MIT Press и целым рядом людей, которые прочитали отдельные разделы
этой книги и поделились своими впечатлениями. MIT Press пригласило трех
анонимных рецензентов, которые прочитали и прокомментировали мой чер
новик; я благодарен им за потраченное время и их полезные отзывы. С черно
выми вариантами отдельных глав ознакомилось немало людей, и я хотел бы
воспользоваться этой возможностью, чтобы публично отметить их вклад; по
этому выражаю признательность Майку Диллинджеру, Магдалене Кацмайор,
Элизабет Келлехер, Джону Бернарду Келлехеру, Афре Керр, Филипу Клубичке
и Абхиджиту Махалункару. Содержание этой книги опирается на множество
бесед о глубоком обучении, которые я имел со своими коллегами и студен
тами, особенно с Робертом Россом и Джанкарло Салтоном.
Я посвящаю эту книгу моей сестре Элизабет (Лиз) Келлехер в знак при
знания ее любви и поддержки, а также за ее терпение по отношению к брату,
который без конца что-то объясняет.
ГЛАВА 1
ВВЕДЕНИЕ В ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
Глубокое обучение — это подраздел искусственного --">
- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (5) »
Книги схожие с «Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс» по жанру, серии, автору или названию:
Джереми Ховард, Сильвейн Гуггер - Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности Жанр: Python Год издания: 2022 Серия: Бестселлеры o’reilly |
С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская - Глубокое обучение Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2018 Серия: Библиотека программиста |
Чару Аггарвал - Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2020 |
Сет Вейдман - Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python Жанр: Python Год издания: 2021 Серия: Бестселлеры o’reilly |