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Deep Learning. Das umfassende Handbuch

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Kurzinformation

Sprache:
Deutsch
ISBN:
3958457002
Seitenzahl:
883
Auflage:
-
Erschienen:
2018-11-01
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Beschreibung

Deep Learning. Das umfassende Handbuch
Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze

Mathematische Grundlagen für Machine und Deep LearningUmfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Performance-Optimierung sowie CNNs, Rekurrente und Rekursive Neuronale NetzeZukunftsweisende 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 LearningLineare AlgebraWahrscheinlichkeits- und InformationstheorieBayessche StatistikNumerische BerechnungTeil II: Deep-Learning-VerfahrenTiefe Feedforward-NetzeRegularisierungOptimierung beim Trainieren tiefer ModelleConvolutional Neural NetworksSequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive NetzePraxisorientierte MethodologieAnwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher SpracheTeil III: Deep-Learning-ForschungLineare 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. von Goodfellow, Ian und Bengio, Yoshua und Courville, Aaron und Lenz, Guido

Produktdetails

Einband:
Kartoniert
Seitenzahl:
883
Erschienen:
2018-11-01
Sprache:
Deutsch
EAN:
9783958457003
ISBN:
3958457002
Gewicht:
1535 g
Auflage:
-
Verwandte Sachgebiete:

Über den Autor

Ian Goodfellow ist Research Scientist der Organisation OpenAI, einer Non-Profit-Organisation, die sich mit der Erforschung von Künstlicher Intelligenz beschäftigt und für die Elon Musk ein zentraler Geldgeber ist. Yoshua Bengio ist Professor of Computer Science an der Université de Montréal. Aaron Courville ist Assistant Professor of Computer Science an der Université de Montréal.


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