Deep Learning. Das umfassende Handbuch
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Beschreibung
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und versetzt Computer in die Lage, aus Erfahrungen zu lernen. Dieses Buch behandelt umfassend alle Aspekte, die für den Einsatz und die Anwendung von Deep Learning eine Rolle spielen: InTeil Ierläutern die Autoren die mathematischen Grundlagen für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning und Deep Learning.
InTeil IIwerden die aktuellen in der Praxis genutzten Verfahren und Algorithmen behandelt.
InTeil IIIgeben die Autoren Einblick in aktuelle Forschungsansätze und zeigen neue zukunftsweisende Verfahren auf.
Dieses Buch richtet sich an Studenten und alle, die sich in der Forschung mit Deep Learning beschäftigen sowie an Softwareentwickler und Informatiker, die Deep Learning für eigene Produkte oder Plattformen einsetzen möchten. Dabei werden Grundkenntnisse in Mathematik, Informatik und Programmierung vorausgesetzt.
Teil I: Angewandte Mathematik und Grundlagen für das Machine Learning
Lineare AlgebraWahrscheinlichkeits- und InformationstheorieBayessche StatistikNumerische BerechnungTeil II: Deep-Learning-Verfahren
Tiefe Feedforward-NetzeRegularisierungOptimierung beim Trainieren tiefer ModelleConvolutional Neural NetworksSequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive NetzePraxisorientierte MethodologieAnwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher SpracheTeil III: Deep-Learning-Forschung
Lineare FaktorenmodelleAutoencoderRepresentation LearningProbabilistische graphische ModelleMonte-Carlo-VerfahrenDie PartitionsfunktionApproximative InferenzTiefe generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines, Deep-Belief-Netze, Gerichtete Generative Netze, Variational Autoencoder u.v.m.Beschreibung
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und versetzt Computer in die Lage, aus Erfahrungen zu lernen. Dieses Buch behandelt umfassend alle Aspekte, die für den Einsatz und die Anwendung von Deep Learning eine Rolle spielen: InTeil Ierläutern die Autoren die mathematischen Grundlagen für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning und Deep Learning.
InTeil IIwerden die aktuellen in der Praxis genutzten Verfahren und Algorithmen behandelt.
InTeil IIIgeben die Autoren Einblick in aktuelle Forschungsansätze und zeigen neue zukunftsweisende Verfahren auf.
Dieses Buch richtet sich an Studenten und alle, die sich in der Forschung mit Deep Learning beschäftigen sowie an Softwareentwickler und Informatiker, die Deep Learning für eigene Produkte oder Plattformen einsetzen möchten. Dabei werden Grundkenntnisse in Mathematik, Informatik und Programmierung vorausgesetzt.
Teil I: Angewandte Mathematik und Grundlagen für das Machine Learning
Lineare AlgebraWahrscheinlichkeits- und InformationstheorieBayessche StatistikNumerische BerechnungTeil II: Deep-Learning-Verfahren
Tiefe Feedforward-NetzeRegularisierungOptimierung beim Trainieren tiefer ModelleConvolutional Neural NetworksSequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive NetzePraxisorientierte MethodologieAnwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher SpracheTeil III: Deep-Learning-Forschung
Lineare FaktorenmodelleAutoencoderRepresentation LearningProbabilistische graphische ModelleMonte-Carlo-VerfahrenDie PartitionsfunktionApproximative InferenzTiefe generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines, Deep-Belief-Netze, Gerichtete Generative Netze, Variational Autoencoder u.v.m.