Biuletyn PW / Publikacje / Deep Learning

Deep Learning

Publikacja wprowadza szeroki zakres tematów dotyczących deep learning - systemu uczącego się, który pozwala komputerom na naukę na podstawie doświadczeń i zrozumienie świata w sennie hierarchii pojęć. 

Autorzy opisują techniki używane przez praktyków w przemyśle, w tym głębokie sieci sprzężone do przodu, regularyzację, algorytmy optymalizacyjne, sieci splotowe, modelowanie ciągów oraz metodologie praktyczne. Przywoływane są zastosowania takie jak rozpoznawanie mowy, obrazy komputerowe, systemy rekomendacji w trybie online, bioinformatyk oraz gry wideo. Książka przedstawia również perspektywy badań naukowych obejmując takie zagadnienia teoretyczne jak modele o współczynnikach liniowych, autokodowania, uczenie się reprezentacji, strukturalne modele probabilistyczne, metody Monte Carlo, funkcja podziału, przybliżone wnioskowanie oraz głębokie modele generatywne.

W materiale można znaleźć podstawy matematyczne i pojęciowe obejmujące odnośne pojęcia z zakresu algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa, teorii informacji, obliczeń numerycznych oraz systemów uczących się.

Pozycja dedykowana jest w szczególności studentom studiów podstawowych i podyplomowych planujących swoją karierę w przemyśle lub w badaniach naukowych, oraz inżynierom oprogramowania, którzy chcą zacząć wykorzystywać techniki deep learning w swoich produktach lub platformach działania.

 Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning, Warszawa 2018, Wydawnictwo Naukowe PWN

CYTAT TYGODNIA

"

 

Ważne jest,
by nigdy nie przestać pytać.
Wielki płomień
rodzi się z małej iskry

Dante

"

KONTAKT

Biuletyn Politechniki Warszawskiej

Pl. Politechniki 1, 00-661 Warszawa

Tel. 22 234 71 71, 22 234 71 81

Biuro Komunikacji i Promocji Politechniki Warszawskiej

REDAKCJA

Biuletyn Politechniki Warszawskiej
Wydawnictwo elektroniczne skierowane do społeczności Uczelni redagowane przez Biuro Komunikacji i Promocji.

Zapraszamy do zgłaszania wydarzeń!

Redakcja Biuletynu Politechniki Warszawskiej

DEKLARACJA DOSTĘPNOŚCI