Top 10 Deep Learning-Bücher, die Sie lesen sollten, um Fachwissen zu erlangen

Da die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) weiter zunimmt, steigt auch die Nachfrage nach Fachleuten mit KI-bezogenen Fähigkeiten. Eine dieser Fähigkeiten, die sehr gefragt ist, ist Deep Learning. Deep Learning ist ein Zweig der KI, der sich mit Algorithmen befasst, die unbeaufsichtigt aus Daten lernen können. Es konzentriert sich darauf, Maschinen dazu zu bringen, menschliche Sprache und Bilder zu verstehen, indem sie darauf trainiert werden, Muster in Daten zu erkennen.

Um ein zertifizierter Experte auf diesem Gebiet zu werden, müssen Sie sich Wissen aneignen und eine starke Grundlage schaffen, um Ihre Karriere voranzutreiben. Dazu ist der erste Schritt, den Sie unternehmen können, das Lesen relevanter Bücher. Um Ihnen dabei zu helfen, finden Sie hier eine Liste mit verschiedenen Deep Learning-Unterthemen und einigen relevanten Büchern, die Sie für jedes Unterthema auswählen können. Diese Bücher helfen Ihnen dabei, Deep Learning und seine heutige Verwendung zu verstehen.

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Einführung in Deep Learning

Das Buch Introduction to Deep Learning ist perfekt für alle, die neugierig sind, aber kein Hintergrundwissen darüber haben, wie die Dinge in Deep Learning funktionieren. Wenn Sie das Buch lesen, werden Sie feststellen, dass Deep Learning der Prozess ist, künstliche neuronale Netze mit großen Datenmengen zu trainieren, um Systeme zu schaffen, die ohne menschliches Eingreifen unabhängig lernen können. Es kombiniert tiefe neuronale Netze und verschiedene statistische Modellierungsalgorithmen sowie maschinelles Lernen. Das Buch spricht auch über tiefe neuronale Netze, die im Wesentlichen Computerprogramme sind, die von der Architektur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie kommen zum Einsatz, wenn die Aufgabe für herkömmliche Algorithmen zu komplex ist.

Deep Learning ermöglicht es uns, bisher schwierige oder sogar unmögliche Probleme zu lösen, wie zum Beispiel Bilderkennung und autonome Fahrzeuge. Holen Sie sich dieses Buch, um die Grundlagen dieser Teilmenge des maschinellen Lernens zu verstehen und sich mit verschiedenen zugrunde liegenden Konzepten vertraut zu machen.

Python für Deep Learning

Python ist die beliebteste Sprache für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen. Es ist eine Allzwecksprache, die leicht zu erlernen, aber leistungsstark und skalierbar ist. Die große und aktive Community von Python trägt zu seiner ständig wachsenden Liste von Bibliotheken und Werkzeugen bei. Die besten Bücher zum Erlernen von Deep Learning mit Python sind:

• Einführung in maschinelles Lernen mit Python – Dieses Buch ist eine fantastische Einführung in maschinelles Lernen.
• Maschinelles Lernen mit Python – Dieses Buch richtet sich an Entwickler, die Algorithmen des maschinellen Lernens in ihre Anwendungen implementieren möchten.
• Deep Learning mit Python – Dieses Buch ist ideal für diejenigen, die Deep-Learning-Algorithmen mit Python implementieren möchten.

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Neuronale Netze im Deep Learning

Ein neuronales Netzwerk ist ein vom menschlichen Gehirn inspiriertes Rechenmodell. Neuronale Netze bestehen aus „Knoten“, die in Schichten angeordnet sind. Die erste Schicht könnten die „Neuronen“ selbst sein, die Eingaben von anderen Neuronen in der nächsten Schicht erhalten, während die letzte Schicht eine Ausgabe erzeugt. Das Netzwerk wird trainiert, indem ein Satz von Beispielen bereitgestellt wird, wobei die Ausgabe jedes Knotens in jedem Beispiel verwendet wird, um die Verbindungsstärke zwischen Knoten im Netzwerk anzupassen.

Mit der Zeit lernt das Netzwerk, welche Eingaben am besten an die letzte Schicht weitergeleitet werden. Ein neuronales Netzwerk löst Probleme, indem es Muster in großen Datenmengen findet und dann auf der Grundlage dieser Muster Vorhersagen trifft. Einige der wertvollsten Bücher, die Sie lesen können, um ein besseres Verständnis von neuronalen Netzen im Deep Learning zu erlangen, sind:

• Neuronale Netze und Deep Learning – Dieses Buch stellt vor, wie neuronale Netze aufgebaut sind und welche Mathematik hinter ihrer Arbeit steht.
• Erstellen Sie Ihr eigenes neuronales Netzwerk – eine ausführliche visuelle Einführung für Anfänger – Lesen Sie dieses Buch, um einen visuellen Rundgang durch den Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Netzwerke mit Python zu machen.

Gefragte maschinelle Lernfähigkeiten

Erweitern Sie Deep Learning mit RL und ML

Reinforcement Learning und Machine Learning sind Teilgebiete des Deep Learning. Reinforcement Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem Software-Agenten eine Simulation erleben und versuchen, ihre Endnote zu maximieren. Diese Agenten lernen durch Versuch und Irrtum, genau wie Menschen. Reinforcement Learning wird am häufigsten in der Robotik eingesetzt und ist unerlässlich für selbstfahrende Autos, Spiele und alle anderen Anwendungen, bei denen Software-Agenten in einer simulierten Umgebung autonom Entscheidungen treffen.

Andererseits ist maschinelles Lernen ein breiteres Studiengebiet, das alle Arten von überwachten und nicht überwachten Lernalgorithmen umfasst. Einige der besten Bücher, die Sie lesen können, um mit fortgeschrittenem Deep Learning mit RL und ML zu beginnen, sind:

• Deep Reinforcement Learning – A Complete Self-Assessment Guide – Dieses Buch wird Ihnen helfen, sich mit RL und seiner Verwendung in Deep-Learning-Kontexten vertraut zu machen.
• Deep Reinforcement Learning with Python – Dieses Buch ist der perfekte Einstieg, wenn Sie mit der Programmiersprache Python vertraut sind und verstehen möchten, wie sie zum Erstellen von Deep-RL-Modellen verwendet werden kann.

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Deep Learning mit Tensorflow

TensorFlow ist das Open-Source-Framework von Google für maschinelles Lernen und Deep Learning. Es wurde von Google entwickelt und wird in vielen Google-Produkten und -Diensten verwendet. TensorFlow ist ein leistungsstarkes Tool, das von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen häufig verwendet wird. Die besten Bücher zum Erlernen von Deep Learning mit Tensorflow sind:

• Deep Learning mit TensorFlow – Dieses Buch ist eine hervorragende Ressource sowohl für Anfänger als auch für fortgeschrittene Benutzer von TensorFlow.
• TensorFlow for Deep Learning – Dieses Buch ist ideal für Praktiker, die Deep Learning mit TensorFlow für die kommerzielle Nutzung anwenden möchten.
• Einführung in Deep Learning mit TensorFlow – Dieses Buch ist für Data Scientists geeignet, die Deep Learning mit TensorFlow verstehen und implementieren möchten.

Fazit

Deep Learning ist eine ausgeklügelte Form des maschinellen Lernens, die für viele moderne Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist, darunter Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Bereiche der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht Computern, Informationen menschenähnlicher zu verarbeiten, indem große neuronale Netze mit einer riesigen Datenmenge trainiert werden.

Deep Learning wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Bildung und Finanzen. Dieses Gebiet steckt noch in den Kinderschuhen, und viele bahnbrechende Innovationen werden noch entwickelt. Trotzdem kann die Wirkung dieses Feldes nicht in Frage gestellt oder angezweifelt werden. Mit der Zeit wird die Wirkung nur noch größer, je mehr Fortschritte gemacht werden. Wenn Sie also Ihre Karriere im Bereich Deep Learning beginnen möchten, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um mit der Beherrschung der Grundlagen zu beginnen.

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