Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас.
Книга "Глубокое обучение без математики" 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 глубокого обучения и нейронных сетей.
Книга "Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика" посвящена нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения.
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.



Оглавление книги Гласснер Э. "Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика"



ТОМ 2. ПРАКТИКА

Глава 20. Глубокое обучение................................................................................19
Глава 21. Нейронные сети свертки.....................................................................54
Глава 22. Рекуррентные нейронные сети ......................................................117
Глава 23. Keras. Часть 1........................................................................................161
Глава 24. Keras. Часть 2........................................................................................236
Глава 25. Автокодировщики...............................................................................348
Глава 26. Обучение с подкреплением.............................................................401
Глава 27. Порождающие состязательные сети..............................................467
Глава 28. Применение для творчества............................................................497
Глава 29. Наборы данных...................................................................................527
Глава 30. Глоссарий...............................................................................................533