Os 10 principais livros de aprendizado profundo para ler para ganhar experiência

À medida que a adoção da inteligência artificial (IA) continua a crescer, a demanda por profissionais com habilidades relacionadas à IA também aumenta. Uma dessas habilidades que está em alta demanda é o aprendizado profundo. O aprendizado profundo é um ramo da IA ​​que lida com algoritmos que podem aprender com dados de maneira não supervisionada. Ele se concentra em tentar fazer com que as máquinas entendam a fala e as imagens humanas, treinando-as para identificar padrões nos dados.

Para se tornar um especialista certificado neste campo, você deve obter conhecimento e construir uma base sólida para avançar em sua carreira. Para isso, o primeiro passo que você pode dar é ler livros relevantes. Para ajudá-lo com isso, aqui está uma lista de diferentes subtópicos de aprendizado profundo e alguns livros relevantes que você pode escolher para cada subtópico. Esses livros ajudarão você a entender o aprendizado profundo e seu uso hoje.

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Introdução ao aprendizado profundo

O livro Introdução ao Aprendizado Profundo é perfeito para quem é curioso, mas não tem conhecimento prévio de como as coisas funcionam no Aprendizado Profundo. Lendo o livro, você descobrirá que o aprendizado profundo é o processo de treinamento de redes neurais artificiais em grandes quantidades de dados, com a intenção de criar sistemas que possam aprender de forma independente, sem intervenção humana. Ele combina redes neurais profundas e vários algoritmos de modelagem estatística e aprendizado de máquina. O livro também fala sobre redes neurais profundas, que são essencialmente programas de computador inspirados na arquitetura do cérebro humano. Eles são empregados quando a tarefa é muito complexa para algoritmos tradicionais.

O aprendizado profundo nos permite resolver problemas anteriormente difíceis ou até impossíveis, como reconhecimento de imagens e veículos autônomos. Obtenha este livro para entender os conceitos básicos deste subconjunto de aprendizado de máquina e obter vários conceitos subjacentes.

Python para aprendizado profundo

Python é a linguagem mais popular para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. É uma linguagem de uso geral que é fácil de aprender, mas poderosa e escalável. A grande e ativa comunidade do Python contribui para sua crescente lista de bibliotecas e ferramentas. Os melhores livros para aprender deep learning com Python são:

• Introdução ao aprendizado de máquina com Python – Este livro é uma introdução fantástica ao aprendizado de máquina.
• Aprendizado de máquina com Python – Este livro é destinado a desenvolvedores que desejam implementar algoritmos de aprendizado de máquina em seus aplicativos.
• Deep Learning with Python – Este livro é ideal para quem deseja implementar algoritmos de deep learning com Python.

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Rede Neural em Aprendizado Profundo

Uma rede neural é um modelo computacional inspirado no cérebro humano. As redes neurais são compostas por “nós” dispostos em camadas. A primeira camada pode ser os próprios “neurônios”, que recebem entrada de outros neurônios na próxima camada, com a camada final produzindo uma saída. A rede é treinada fornecendo um conjunto de exemplos, com a saída de cada nó em cada exemplo usada para ajustar a força da conexão entre os nós da rede.

Com o tempo, a rede aprende quais entradas são melhor encaminhadas para a camada final. Uma rede neural resolve problemas encontrando padrões em grandes quantidades de dados e fazendo previsões com base nesses padrões. Alguns dos livros mais valiosos que você pode ler para entender melhor as Redes Neurais em Deep Learning são:

• Redes neurais e aprendizado profundo – Este livro apresenta como as redes neurais são construídas e a matemática por trás de seu trabalho.
• Faça sua própria rede neural – uma introdução visual detalhada para iniciantes – Leia este livro para fazer um tour visual da construção e funcionamento de redes neurais usando Python.

Habilidades de aprendizado de máquina sob demanda

Aprendizado profundo avançado com RL e ML

O aprendizado por reforço e o aprendizado de máquina são subcampos do aprendizado profundo. O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina no qual os agentes de software experimentam uma simulação e tentam maximizar sua pontuação final. Esses agentes aprendem por tentativa e erro, assim como os humanos. O aprendizado por reforço é mais comumente usado em robótica e é essencial para carros autônomos, jogos e qualquer outro aplicativo em que os agentes de software tomem decisões de forma autônoma em um ambiente simulado.

Por outro lado, o aprendizado de máquina é um campo de estudo mais amplo que inclui todos os tipos de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Alguns dos melhores livros que você pode ler para começar com o aprendizado profundo avançado com RL e ML incluem:

• Deep Reinforcement Learning – Um Guia Completo de Autoavaliação – Este livro irá ajudá-lo a se sentir confortável com a RL e seu uso em contextos de aprendizagem profunda.
• Deep Reinforcement Learning with Python – Este livro é o começo perfeito se você estiver familiarizado com a linguagem de programação Python e quiser entender como ela pode ser usada para criar modelos de RL profundos.

Blogs populares de aprendizado de máquina e inteligência artificial

Deep Learning com Tensorflow

O TensorFlow é a estrutura de código aberto do Google para fazer aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele foi desenvolvido pelo Google e é usado em muitos produtos e serviços do Google. O TensorFlow é uma ferramenta poderosa amplamente utilizada por cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. Os melhores livros para aprender deep learning com o Tensorflow são:

• Deep Learning with TensorFlow – Este livro é um excelente recurso para usuários iniciantes e avançados do TensorFlow.
• TensorFlow for Deep Learning – Este livro é ideal para profissionais que desejam aplicar deep learning com TensorFlow para uso comercial.
• Introdução ao aprendizado profundo com o TensorFlow – Este livro é apropriado para cientistas de dados que desejam entender e implementar o aprendizado profundo com o TensorFlow.

Conclusão

O aprendizado profundo é uma forma sofisticada de aprendizado de máquina essencial para muitos aplicativos modernos, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural e outras áreas de inteligência artificial. Ele permite que os computadores processem informações de forma mais humana, treinando grandes redes neurais em uma enorme quantidade de dados.

O aprendizado profundo é aplicado em vários setores, incluindo saúde, educação e finanças. Este campo ainda está em sua infância, e muitas inovações de ponta ainda estão sendo desenvolvidas. Apesar disso, o impacto deste campo não pode ser questionado ou posto em dúvida. Com o tempo, o impacto só será maior à medida que mais avanços acontecerem. Portanto, se você deseja iniciar sua carreira em aprendizado profundo, agora é o momento certo para começar a dominar os fundamentos.

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