閱讀以獲得專業知識的 10 大深度學習書籍

隨著人工智能 (AI) 的採用不斷增長，對具有人工智能相關技能的專業人員的需求也在增加。 其中一項需求量很大的技能是深度學習。 深度學習是人工智能的一個分支，它處理可以以無監督方式從數據中學習的算法。 它專注於通過訓練機器識別數據中的模式來嘗試讓機器理解人類的語音和圖像。

要成為該領域的認證專家，您必須獲得知識並為推進您的職業生涯打下堅實的基礎。 為此，您可以採取的第一步是閱讀相關書籍。 為了幫助您，這裡列出了不同的深度學習子主題以及您可以為每個子主題選擇的一些相關書籍。 這些書將幫助您了解深度學習及其今天的用途。

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深度學習簡介

《深度學習簡介》一書非常適合任何好奇但對深度學習中的工作原理缺乏任何背景知識的人。 閱讀本書，你會發現深度學習是在大量數據上訓練人工神經網絡的過程，旨在創建無需人工干預即可獨立學習的系統。 它結合了深度神經網絡和各種統計建模算法，以及機器學習。 這本書還談到了深度神經網絡，它本質上是受人腦結構啟發的計算機程序。 當任務對於傳統算法來說太複雜時，就會使用它們。

深度學習使我們能夠解決以前困難甚至不可能的問題，例如圖像識別和自動駕駛汽車。 掌握這本書以了解機器學習這個子集的基礎知識並掌握各種基本概念。

用於深度學習的 Python

Python 是數據科學家和機器學習工程師最流行的語言。 它是一種通用語言，易於學習，但功能強大且可擴展。 Python 龐大而活躍的社區為其不斷增長的庫和工具列表做出了貢獻。 使用 Python 學習深度學習的最佳書籍是：

• Introduction to Machine Learning with Python——這本書是機器學習的精彩介紹。
• 使用 Python 進行機器學習——本書面向希望在其應用程序中實現機器學習算法的開發人員。
• 使用 Python 進行深度學習——這本書非常適合那些想要使用 Python 實現深度學習算法的人。

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深度學習中的神經網絡

神經網絡是一種受人腦啟發的計算模型。 神經網絡由分層排列的“節點”組成。 第一層可能是“神經元”本身，它們從下一層的其他神經元接收輸入，最後一層產生輸出。 通過提供一組示例來訓練網絡，每個示例中每個節點的輸出用於調整網絡中節點之間的連接強度。

隨著時間的推移，網絡會學習哪些輸入最好轉發到最後一層。 神經網絡通過在大量數據中尋找模式然後根據這些模式進行預測來解決問題。 為了更好地理解深度學習中的神經網絡，您可以閱讀一些最有價值的書籍：

• 神經網絡和深度學習——這本書介紹了神經網絡是如何構建的以及它們工作背後的數學原理。
• 製作你自己的神經網絡——面向初學者的深度視覺介紹——閱讀本書，以可視化方式了解使用 Python 構建和工作的神經網絡。

需求機器學習技能

使用 RL 和 ML 推進深度學習

強化學習和機器學習是深度學習的子領域。 強化學習是一種機器學習，其中軟件代理體驗模擬並嘗試最大化其最終分數。 這些代理通過反複試驗來學習，就像人類一樣。 強化學習最常用於機器人技術，對於自動駕駛汽車、遊戲和任何其他軟件代理在模擬環境中自主做出決策的應用程序來說都是必不可少的。

另一方面，機器學習是一個更廣泛的研究領域，包括所有類型的監督和非監督學習算法。 您可以閱讀一些最好的書籍來開始使用 RL 和 ML 進行高級深度學習，包括：

• 深度強化學習——完整的自我評估指南——這本書將幫助您熟悉 RL 及其在深度學習環境中的使用。
• 使用 Python 進行深度強化學習——如果您熟悉 Python 編程語言並想了解如何使用它來創建深度 RL 模型，這本書是一個完美的開始。

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使用 TensorFlow 進行深度學習

TensorFlow 是 Google 用於進行機器學習和深度學習的開源框架。 它由 Google 開發並用於許多 Google 產品和服務。 TensorFlow 是數據科學家和機器學習工程師廣泛使用的強大工具。 使用 Tensorflow 學習深度學習的最佳書籍是：

• 使用 TensorFlow 進行深度學習——這本書是 TensorFlow 初學者和高級用戶的絕佳資源。
• TensorFlow for Deep Learning——這本書非常適合想要將 TensorFlow 深度學習應用於商業用途的從業者。
• 使用 TensorFlow 進行深度學習簡介——這本書適合希望使用 TensorFlow 理解和實施深度學習的數據科學家。

結論

深度學習是一種複雜的機器學習形式，對許多現代應用至關重要，包括計算機視覺、自然語言處理和其他人工智能領域。 它通過在大量數據上訓練大型神經網絡，使計算機能夠更接近人類地處理信息。

深度學習應用於各個行業，包括醫療保健、教育和金融。 該領域仍處於起步階段，許多前沿創新仍在開發中。 儘管如此，這一領域的影響是不容質疑或懷疑的。 隨著時間的推移，隨著更多進步的發生，影響只會變得更大。 所以，如果你想開始你的深度學習事業，現在是開始掌握基礎知識的好時機。

在 upGrad，我們與 IIIT-B 合作提供的機器學習和深度學習高級證書是一個為期 8 個月的課程，由行業專家教授，讓您了解深度學習和機器學習的工作原理。 在本課程中，您將有機會學習有關機器學習、深度學習、計算機視覺、雲、神經網絡等的重要概念。

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