Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей.

Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных, извлекая из них полезную информацию или формируя новые данные.
Прочитав книгу, вы научитесь:

• разрабатывать и обучать собственные нейронные сети;
• использовать нейронные сети для понимания данных и создания новых данных;
• присваивать описательные категории текстам, изображениям и другим типам данных;
• предсказывать последующие значения последовательности данных;
• исследовать структуру ваших данных;
• обрабатывать ваши данные с максимальной эффективностью;
• использовать языки программирования и библиотеку DL по своему желанию;
• воспринимать новые знания и идеи и применять их на практике;
• получать удовольствие от обсуждения глубокого обучения с другими специалистами.

Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения и выйдет в издательстве "ДМК Пресс" летом 2019 года.