O carte introductivă pentru o gamă largă de subiecte legate de învățarea profundă, care acoperă fundamentele matematice și conceptuale, tehnicile de învățare profundă utilizate în industrie și perspectivele de cercetare.

Învățarea profundă (deep learning) este o formă de învățare automată care permite calculatoarelor să învețe din experiență și să înțeleagă lumea ca o ierarhie de concepte. Deoarece computerul acumulează cunoștințe din experiență, nu este nevoie ca toate cunoștințele necesare să fie definite riguros de un operator uman. Ierarhia de concepte permite computerului să învețe concepte complexe construindu-le din concepte mai simple - un graf al unor astfel de ierarhii ar avea o adâncime de mai multe niveluri. Această carte prezintă o gamă largă de subiecte legate de învățarea profundă.

Această carte poate fi utilizată de studenți de licență sau de masterat care doresc să urmeze o carieră fie profesională, fie de cercetare, precum și de ingineri software care doresc să înceapă să folosească învățarea profundă în produsele sau platformele lor. Este însoțită de un site web cu material suplimentar atât pentru cititori, cât și pentru profesori.

Conținut:

• Concepte de bază în matematică aplicată și învățare automată
• Algebră liniară
• Teoria probabilităților și a informației
• Calcul numeric
• Concepte de bază în învățarea automată
• Rețele neuronale profunde cu alimentare directă
• Normalizarea pentru învățarea profundă
• Optimizarea pentru antrenarea modelelor profunde
• Rețele convoluționale
• Metodologie practică
• Aplicații
• Modele factoriale liniare
• Auto-encoderi
• Învățarea reprezentărilor
• Modele probabilistice structurate pentru învățarea profundă
• Metode Monte Carlo
• Abordarea funcției de partitionare
• Inferință aproximativă
• Modele generative profunde