Introduction to deep learning

A project-based guide to the basics of deep learning. This concise, project-driven guide to deep learning takes readers through a series of program-writing tasks that introduce them to the use of deep learning in such areas of artificial intelligence as computer vision, natural-language processing, and reinforcement learning.

Introduction to deep learning

Eugene Charniak

MIT Press

2018

Abstract

The author, a longtime artificial intelligence researcher specializing in natural-language processing, covers feed-forward neural nets, convolutional neural nets, word embeddings, recurrent neural nets, sequence-to-sequence learning, deep reinforcement learning, unsupervised models, and other fundamental concepts and techniques. Students and practitioners learn the basics of deep learning by working through programs in Tensorflow, an open-source machine learning framework. “I find I learn computer science material best by sitting down and writing programs,” the author writes, and the book reflects this approach.

Each chapter includes a programming project, exercises, and references for further reading. An early chapter is devoted to Tensorflow and its interface with Python, the widely used programming language. Familiarity with linear algebra, multivariate calculus, and probability and statistics is required, as is a rudimentary knowledge of programming in Python. The book can be used in both undergraduate and graduate courses; practitioners will find it an essential reference.

Citation

Eugene Charniak. Introduction to deep learning. MIT Press, 2018.

Collection

Công nghệ thông tin

Ngành CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH (7480108)

Related document

Introduction to deep learningDeep Learning with PythonArtificial intelligence with python
Introduction to deep learningDeep Learning with PythonArtificial intelligence with python

Mã QR

Introduction to deep learning

Content

  • Thứ Sáu, 08:30 16/12/2022

Tin tiêu điểm

Tài liệu Hướng dẫn khai thác và sử dụng tài nguyên thông tin Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội năm 2024

Tài liệu Hướng dẫn khai thác và sử dụng tài nguyên thông tin Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội năm 2024

Thứ Ba, 14:33 17/09/2024

PGS.TS Nguyễn Thị Hồng Nga, Giám đốc - Trung tâm Đào tạo Sau đại học trao tặng 02 đầu sách ngoại văn cho Trung tâm Thông tin - Thư viện

Thứ Sáu, 07:37 24/05/2024
Hướng dẫn khai thác Bộ sưu tập tài nguyên giáo dục mở (OER)

Hướng dẫn khai thác Bộ sưu tập tài nguyên giáo dục mở (OER)

Thứ Bảy, 15:58 04/05/2024

Truy cập hàng triệu sách điện tử miễn phí với The Online Books Page

Thứ Hai, 08:38 22/01/2024
5 khóa học miễn phí về thiết kế đồ họa

5 khóa học miễn phí về thiết kế đồ họa

Thứ Tư, 09:33 13/12/2023

Các bài đã đăng

The Entrepreneurial Society:A Reform Strategy for Italy, Germany and the UK

Thứ Ba, 13:58 01/10/2024

Doing Business 2020: Comparing Business Regulation in 190 Economies

Thứ Ba, 13:49 01/10/2024

Managing Distributed Cloud Applications and Infrastructure:A Self-Optimising Approach

Thứ Ba, 13:40 01/10/2024

Measuring the Business Value of Cloud Computing

Thứ Ba, 13:34 01/10/2024

Project Management: Navigating the Complexity with a Systematic Approach

Thứ Ba, 13:25 01/10/2024

Cryptography Theory and practice

Thứ Năm, 15:26 15/12/2022

The VR Book Human-centered design for virtual reality

Thứ Năm, 13:23 15/12/2022

中国文学史 = Lịch sử Văn học Trung Quốc

Thứ Tư, 18:37 14/12/2022

Service-oriented computing: Semantics, processes, agents

Thứ Tư, 15:22 14/12/2022

Sử dụng thành thạo cụm động từ tiếng Anh trong giao tiếp

Thứ Tư, 14:40 14/12/2022