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Deep Learning. Das umfassende Handbuch

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  • 912 Seiten
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lt;ul> Mathematische Grundlagen für Machine und Deep Learning Umfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tief... Weiterlesen
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Beschreibung

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  • Mathematische Grundlagen für Machine und Deep Learning
  • Umfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Performance-Optimierung sowie CNNs, Rekurrente und Rekursive Neuronale Netze
  • Zukunftsweisende Deep-Learning-Ansätze sowie von Ian Goodfellow neu entwickelte Konzepte wie Generative Adversarial Networks
  • 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: In Teil I erläutern die Autoren die mathematischen Grundlagen für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning und Deep Learning.

    In Teil II werden die aktuellen in der Praxis genutzten Verfahren und Algorithmen behandelt.

    In Teil III geben 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 Algebra
    • Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie
    • Bayessche Statistik
    • Numerische Berechnung

    Teil II: Deep-Learning-Verfahren

    • Tiefe Feedforward-Netze
    • Regularisierung
    • Optimierung beim Trainieren tiefer Modelle
    • Convolutional Neural Networks
    • Sequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive Netze
    • Praxisorientierte Methodologie
    • Anwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache

    Teil III: Deep-Learning-Forschung

    • Lineare Faktorenmodelle
    • Autoencoder
    • Representation Learning
    • Probabilistische graphische Modelle
    • Monte-Carlo-Verfahren
    • Die Partitionsfunktion
    • Approximative Inferenz
    • Tiefe generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines, Deep-Belief-Netze, Gerichtete Generative Netze, Variational Autoencoder u.v.m.


    Klappentext

    • Mathematische Grundlagen für Machine und Deep Learning
    • Umfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Performance-Optimierung sowie CNNs, Rekurrente und Rekursive Neuronale Netze
    • Zukunftsweisende Deep-Learning-Ansätze sowie von Ian Goodfellow neu entwickelte Konzepte wie Generative Adversarial Networks

    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: In Teil I erläutern die Autoren die mathematischen Grundlagen für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning und Deep Learning.

    In Teil II werden die aktuellen in der Praxis genutzten Verfahren und Algorithmen behandelt.

    In Teil III geben 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 Algebra
    • Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie
    • Bayessche Statistik
    • Numerische Berechnung

    Teil II: Deep-Learning-Verfahren

    • Tiefe Feedforward-Netze
    • Regularisierung
    • Optimierung beim Trainieren tiefer Modelle
    • Convolutional Neural Networks
    • Sequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive Netze
    • Praxisorientierte Methodologie
    • Anwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache

    Teil III: Deep-Learning-Forschung

    • Lineare Faktorenmodelle
    • Autoencoder
    • Representation Learning
    • Probabilistische graphische Modelle
    • Monte-Carlo-Verfahren
    • Die Partitionsfunktion
    • Approximative Inferenz
    • Tiefe generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines, Deep-Belief-Netze, Gerichtete Generative Netze, Variational Autoencoder u.v.m.

    Produktinformationen

    Titel: Deep Learning. Das umfassende Handbuch
    Untertitel: Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze
    Autor:
    EAN: 9783958457027
    Digitaler Kopierschutz: Wasserzeichen
    Format: E-Book (epub)
    Hersteller: MITP Verlags GmbH & Co. KG
    Genre: Sonstiges
    Anzahl Seiten: 912
    Veröffentlichung: 22.12.2018
    Dateigrösse: 24.3 MB

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