Иллюстрированное руководство StatQuest по нейронным сетям и искусственному интеллекту: с практическими примерами в PyTorch [Josh Starmer]

Складчина: Иллюстрированное руководство StatQuest по нейронным сетям и искусственному интеллекту: с практическими примерами в PyTorch [Josh Starmer]

The StatQuest Illustrated Guide to Neural Networks and AI: With hands-on examples in PyTorch
Josh Starmer
Язык: английский



Иллюстрированное руководство StatQuest по нейронным сетям и ИИ
Приложения искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут казаться почти магическими. Один простой запрос — и перед вами новое стихотворение или даже программный код. Но как именно происходит эта магия? Вот тут и приходит на помощь Иллюстрированное руководство StatQuest по нейронным сетям и ИИ.

Эта книга разбирает даже самые сложные алгоритмы на небольшие, легко усваиваемые части, которые понятны каждому. Каждый концепт наглядно иллюстрирован, чтобы дать вам интуитивное понимание методов, выходящее за рамки одних лишь уравнений. Эта книга не упрощает идеи до примитивного уровня. Вместо этого она помогает вам глубже понять нейронные сети и ИИ, делая вас умнее.

Иллюстрированное руководство StatQuest по нейронным сетям и ИИ начинается с основ: объясняет, как простая нейронная сеть подбирает форму к данным, а затем шаг за шагом ведёт вас вперёд, пока вы не освоите ключевые концепции современной революции ИИ. Более того, теория подкрепляется практикой, ведь каждое важное понятие сопровождается учебником по PyTorch, который научит вас программировать нейронные сети с нуля.

Иллюстрированное руководство StatQuest по нейронным сетям и ИИ рассказывает о:

• Основные концепции нейронных сетей и ИИ
• Оптимизация весов и смещений с помощью обратного распространения
• Сети с несколькими входами и выходами
• Упрощение выходов с помощью ArgMax и SoftMax
• Ускорение обучения с помощью перекрестной энтропии
• Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей
• Прогнозирование акций с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
• Лучшее прогнозирование акций с помощью долговременной краткосрочной памяти (LSTM)
• Преобразование слов в числа с помощью встраивания слов
• Перевод языка с помощью моделей Seq2seq и Encoder-Decoder
• Лучший перевод языка с помощью Attention
• Еще лучший перевод языка с помощью Transformers
• Генерация большого количества текста с помощью Transformers, работающих только с декодером
• Классификация и кластеризация с преобразователями только для кодировщиков
• И многое другое (включая матричную алгебру для нейронных сетей).

Спойлер: Оригинал описания:

AI applications like ChatGPT can seem almost magical. A simple prompt can generate a new poem, or even write code for you. But how does this magic happen? That’s where The StatQuest Illustrated Guide to Neural Networks and AI comes in. This book takes the algorithms, no matter how complicated, and breaks them down into small, bite-sized pieces that are easy to understand. Each concept is clearly illustrated to provide you with an intuition about how the methods work that goes beyond the equations alone. The StatQuest Illustrated Guide does not dumb down the concepts. Instead, it builds you up, so you’re smarter and have a deeper understanding of neural networks and AI.

The StatQuest Illustrated Guide to Neural Networks and AI starts with the basics, showing you how a simple neural network fits a shape to data and then builds from there, one step at a time, until you have mastered the concepts behind today’s revolution in AI. Furthermore, putting the theory into practice is easy because each major concept is paired with a PyTorch tutorial that teaches you how to code each neural network from scratch.

Here's what people are saying about The StatQuest Illustrated Guide to Neural Networks and AI:

This book is a game changer. With simple yet thorough diagrams, useful and relevant code examples, and his usual fun analogies, Starmer one more time manages to demystify the complexity behind neural networks. Topics such as transformers, LSTMs, and attention mechanisms will not be a mystery anymore after reading this gem. - Luis Serrano, Founder and CEO of Serrano Academy and author of Grokking Machine Learning

Fellow fans of StatQuest should rejoice for this accessible introduction to some of the most important concepts in AI. It reads like a playful comic that gently and visually guides you along the math that powers today's AI revolution - Jay Alammar, author of The Illustrated Transformer and, with Maarten Grootendorst, Hands-On Large Language Models

The StatQuest Illustrated Guide to Neural Networks and AI рассказывает о:
Fundamental Concepts in Neural Networks and AI
Optimizing Weights and Biases with Backpropagation
Networks with Multiple Inputs and Outputs
Simplifying Outputs with ArgMax and SoftMax
Speeding Up Training with Cross Entropy
Image Classification with Convolutional Neural Networks
Stock Prediction with Recurrent Neural Networks (RNNs)
Better Stock Prediction with Long Short-Term Memory (LSTM)
Converting Words to Numbers with Word Embedding
Language Translation with Seq2seq and Encoder-Decoder Models
Better Language Translation with Attention
Even Better Language Translation with Transformers
Generating Lots of Text with Decoder-Only Transformers
Classification and Clustering with Encoder-Only Transformers
And much more (including Matrix Algebra for Neural Networks).

Об авторе
Джош Стармер, доктор философии
С 2016 года Джош использует инновационный и уникальный визуальный стиль, чтобы наглядно объяснить концепции и алгоритмы статистики, науки о данных и машинного обучения любопытным людям по всему миру.

Мягкая обложка: 363 страницы
Формат: скан, pdf

Цена: 3100р. ($31.50) + доставка
Скрытая ссылка