Эта книга поможет вам освоить основы нейросетей и научиться их применять для решения различных задач. Книга написана Константином Берлинским, и в ней вы узнаете, как создавать и тренировать НС, обрабатывать данные (цифры, изображения и текст), интегрировать НС в приложения через REST API, выбирать оптимальный вид архитектуры НС (число слоев и нейронов), экспериментировать с разными функциями активации, использовать различные оптимизаторы и другие параметры обучения. В книге представлены примеры создания и обучения НС с использованием многослойных перцептронов, сверточных и рекурсивных сетей, а также советы по созданию самодельных НС без использования ML-библиотек.
Это книга Константина Берлинского, которая поможет вам максимально быстро освоить применение нейросетей (НС) в прикладных целях. Вы научитесь создавать, обучать НС, интегрировать в ваше приложение через Rest Api, выбирать структуру нейросетей(кол-во слоев, кол-во нейронов и т.д), ваши действия будут основываться на исключительно на многослойном перцептроне, сверточных и рекурентных НС. Также вы узнаете как генерировать НС без использования библиотек машинного обучения в phyton или c, для оптимизации времени вычислений и производительности работы ваших нейронных сетей.
Самоучитель научит азам машинного обучения. Автор подробно описывает практические методы создания нейронных сетей, их применение в реальных задачах и исследует все аспекты функционирования и возможностей искусственного интеллекта.
Аудиокнига «Основы нейросетей» написана автором Константин Константинович Берлинский в 2020 году.
Минимальный возраст читателя: 12
Язык: Русский
Описание книги от Константин Константинович Берлинский
Цель этой книги – максимально быстро научиться применять нейросети (НС) для решения задач. Вы научитесь: создавать и обучать НС; обрабатывать изображения, цифры и тексты; встраивать НС в реальное приложение через REST API; выбирать архитектуру НС: число слоев, нейронов, функции активации, оптимизаторы, коэффициенты скорости обучения, функции ошибки, эпохи, батчи; работать с НС на основе многослойного перцептрона, свёрточными и рекуррентными; и даже сделать НС без ML-библиотек на чистом C#!
