Программирование [François Chollet, Matt Watson] Глубокое обучение с использованием Python. Третье издание

[☯︎ 𝖙𝖗𝖟 ⁿˣᵗ 𝖙𝖎𝖒𝖊︻╦╤]

ЯзыкАнглийский Вес архива102 МБ

Автор: François Chollet, Matt Watson​

Название: Глубокое обучение с использованием Python. Третье издание​

«Глубокое обучение с использованием Python. Третье издание» — обновлённое и расширенное руководство, которое помогает уверенно освоить современные методы глубокого обучения, генеративных моделей и новейших фреймворков. Это практичный путеводитель, созданный автором Keras, который объединяет теорию, примеры кода и реальные кейсы применения ИИ.

Обзор книги

Третье издание книги Франсуа Шолле представляет собой комплексное введение в глубокое обучение, ориентированное как на новичков в машинном обучении, так и на опытных разработчиков. Обновлённое содержание отражает последние достижения в области нейронных сетей, включая трансформеры, большие языковые модели и современные генеративные архитектуры.

Ключевые направления изучения

• Пошаговое введение в глубокое обучение — от основ до продвинутых техник.
• Практика с Keras 3 — обновлённый API, новые возможности и лучшие подходы к созданию моделей.
• Работа с JAX, PyTorch и TensorFlow — сравнительный разбор и практические примеры.
• Компьютерное зрение — классификация, сегментация и построение продвинутых CNN-архитектур.
• Анализ временных рядов — прогнозирование данных с помощью рекуррентных и трансформерных моделей.
• Обработка текста — трансформеры, машинный перевод, построение LLM.
• Генеративные модели — создание собственных GPT-моделей и диффузионных систем для генерации изображений.
• Масштабирование и оптимизация — повышение производительности моделей в продакшене.

Что нового в третьем издании

Это издание существенно переработано и дополнено, чтобы соответствовать стремительному развитию индустрии ИИ.

Обновления и улучшения

• Поддержка Keras 3 и модернизированных API для многобэкендовой работы.
• Новые главы по генеративному ИИ, включая построение GPT-подобных моделей.
• Введение в JAX и современные вычислительные парадигмы.
• Расширенные примеры с PyTorch и TensorFlow.
• Подробное объяснение архитектуры трансформеров и больших языковых моделей.
• Обновлённые цветные иллюстрации и расширенные практические примеры.

Для кого предназначена книга

Издание будет полезно широкому кругу читателей, независимо от уровня подготовки.

Аудитория

• Новички, которые хотят понять основы глубинных нейронных сетей без сложной математики.
• Разработчики и инженеры, внедряющие ИИ в реальные проекты.
• Дата-сайентисты, желающие обновить свои навыки и освоить современные подходы.
• Энтузиасты ИИ, стремящиеся создавать собственные модели и генеративные системы.

Почему стоит выбрать эту книгу

Свыше 100 000 проданных экземпляров подтверждают ценность книги как одного из лучших практических ресурсов по глубокому обучению. Читатели отмечают структурированность, понятность объяснений и сразу применимые уроки, которые помогают быстрее освоить реальные задачи машинного обучения.

Ключевые преимущества

• Понятные объяснения сложных концепций.
• Подробные примеры кода на Python.
• Актуальные темы генеративного ИИ и трансформеров.
• Практическая направленность и современная техническая база.

Итоги

«Глубокое обучение с использованием Python. Третье издание» — это обязательное руководство для всех, кто работает с современными технологиями ИИ. Книга помогает понять фундаментальные принципы и применять их для разработки продвинутых моделей, включая генеративные и языковые системы.

СКАЧАТЬ: