Архитектуры глубокого обучения. Математический подход. Овидиу Калин

Архитектуры глубокого обучения. Математический подход от Овидиу Калина— это исчерпывающее руководство, которое углубляется во внутреннюю работу архитектур глубокого обучения с математической точки зрения. Книга предназначена для исследователей, студентов и профессионалов, желающих углубить свое понимание теоретических устоев, лежащих в основе современных нейронных сетей.
          Что вы узнаете

 Математические основы:
 Получите прочные знания об основных математических инструментах, таких как линейная алгебра, вычисления и оптимизация, составляющие основу глубокого обучения.

 Углубленный анализ нейронных архитектур:
 Исследуйте различные архитектуры глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные сети и трансформаторные модели, с подробными объяснениями их математических структур и принципов работы.

 Алгоритмы обучения:
Понимайте механику, лежащую в основе алгоритмов обучения, включая методы обратного распространения, градиентного спуска и адаптивной оптимизации, сосредотачиваясь на математических рассуждениях, лежащих в основе.

 Применение математических моделей:
 Узнайте, как использовать математические модели для анализа, проектирования и оценки производительности различных архитектур нейронных сетей, улучшая как теоретическое понимание, так и практические навыки.

 Практические примеры и тематические исследования:
 Разработайте реальные примеры, иллюстрирующие, как строгий математический подход может привести к улучшенному дизайну и оптимизации моделей глубокого обучения.

           Кому следует прочитать эту книгу

 Студенты и исследователи:
 Идеально подходит для тех, кто хочет построить прочную теоретическую основу искусственного интеллекта и машинного обучения, подкрепленную твердыми математическими принципами.

 Профессионалы и разработчики ИИ:
 Идеально подходит для практиков, стремящихся углубить свое понимание архитектуры нейронных сетей и улучшить свою способность разрабатывать, анализировать и оптимизировать модели ИИ.

 Педагоги и ученые:
 Служит замечательным ресурсом для преподавания и продвижения исследований в области глубокого обучения, предлагая идеи, сочетающие теорию и практическое применение.

Сосредотачиваясь на математических аспектах глубокого обучения, архитектуры глубокого обучения. Математический подход позволяет не только понять принципы, лежащие в основе различных нейронных архитектур, но и применить эти знания для инноваций и усовершенствования решений ИИ.