Я студент-первокурсник (упоминая об этом, чтобы вы могли простить мою незнакомость), который в настоящее время проводит исследования с использованием нейронных сетей. Я закодировал трехузловую нейронную сеть (которая работает) на основе руководства моего профессора. Тем не менее, я хотел бы продолжить карьеру в области искусственного интеллекта и науки о данных, и я хотел бы научить себя более подробно об этом должным образом. Существуют ли книги или ресурсы, которые научат меня больше о структурах нейронных сетей, глубоком обучении и т. Д. Есть ли какие-либо рекомендации?
Примечание: я хорошо знаю Java, Python, Bash, JavaScript, Matlab и немного знаю C ++.
источник
Если вы хотите хорошее и надежное начало для глубокого обучения, я бы посоветовал начать с книги под названием «Глубокое обучение», которую Иан Гудфеллоу и соавт. После этого у вас будет хорошая база, которую вы можете потратить на различные учебники, статьи и курсы, доступные в Интернете.
Тем не менее, я бы также добавил, что перед этим вы должны пройти базовый курс по машинному обучению (должен быть доступен в вашем университете). Многие люди в наши дни переходят к глубокому изучению и внедрению нейронных сетей, потому что это относительно просто, но им не хватает понимания, чтобы улучшить его или использовать в полной мере.
источник
Как другие предлагают очень хорошие ресурсы. Если вам нужны глубокие знания, я бы предложил курс Эндрю Нг на Coursera. Он включает в себя глубокие знания основ ML, и если вы не уверены, начинаете ли вы с AI, ML или глубокого обучения, вы можете перейти по ссылке блога в моем профиле. Я недавно писал о том, как использовать эти технологии .
PS: я не рекламирую здесь свой блог. Я просто помогаю. Если вы хотите следовать, вы можете следовать в противном случае просто пойти с Эндрю Нг
источник
Я предлагаю начать с Ускоренного курса Google по ML, если вы хотите вернуться к основам. Затем я предлагаю следовать урокам fast.ai по ML и DL . Для чтения я предлагаю Введение в машинное обучение Алекса Смолы и SVN Вишванатана. Хорошего дня!
источник
Я настоятельно рекомендую вам прочитать эту замечательную книгу: практические занятия по машинному обучению с использованием Scikit и Tensorflow. Нейронные сети кратко представлены в главах 9 и 10. Есть много примеров для практики. Чтобы эффективно понять сценарий примеров, вы должны иметь опыт программирования на Python. Хорошего дня!
источник
Глубокое обучение с Python от Франсуа Шоле - это отличное введение высокого уровня в глубокое обучение от автора Keras.
источник
Чтобы добавить к вышеупомянутым ссылкам ( глубокое обучение Goodfellow et al. Является обязательным, если вы хотите углубиться в предмет), отличная практическая книга погружается в глубокое обучение, которое дает современный подход (компьютерное зрение) , NLP) используя API-интерфейс gluon (инфраструктура mxnet, см. Также прямой допинг ). Я также настоятельно рекомендую ресурсы в программном обеспечении pytorch ( учебные пособия ).
источник
Есть много хороших сайтов для самообучения. Ниже приведены 2 примера:
https://machinelearningmastery.com/start-here/#deeplearning
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/introduction-neural-networks-deep-learning/
Это особенно полезно для практических аспектов, а может быть и меньше для теоретического фона.
источник