for developing practical applications of deep learning. The plot of the book 'Deep Learning for Engineers' revolves around the need for engineers to understand the process of technology evolution, particularly in the field of deep learning, in order to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The book emphasizes the importance of studying and understanding the fundamental principles of deep learning, including the basic elements required for applying deep learning models, to adapt to new technologies and stay relevant in an ever-changing world. The story begins with an introduction to the basics of deep learning and its significance in the field of science and engineering. The author explains how deep learning has revolutionized the way we approach problem-solving in these fields, and how it has become an essential tool for tackling complex issues such as image classification, object detection, semantic segmentation, and image captioning. The book also delves into the concept of convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), their architectures, and their practical implementations in various industries. As the story progresses, the reader is taken on a journey through four typical deep learning case studies, each of which is accompanied by exercise problems to help reinforce the concepts learned. These case studies cover image classification, object detection, semantic segmentation, and image captioning, providing a comprehensive understanding of the applications of deep learning in engineering.

для разработки практических приложений глубокого обучения. Сюжет книги «Глубокое обучение для инженеров» вращается вокруг необходимости для инженеров понять процесс эволюции технологий, в частности, в области глубокого обучения, чтобы разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. В книге подчеркивается важность изучения и понимания фундаментальных принципов глубокого обучения, включая базовые элементы, необходимые для применения моделей глубокого обучения, для адаптации к новым технологиям и сохранения актуальности в постоянно меняющемся мире. История начинается с введения в основы глубокого обучения и его значения в области науки и инженерии. Автор объясняет, как глубокое обучение произвело революцию в подходе к решению проблем в этих областях и как оно стало важным инструментом для решения сложных проблем, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация и субтитры к изображениям. Книга также углубляется в концепцию сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN), их архитектуры и их практические реализации в различных отраслях. По мере развития истории читатель отправляется в путешествие по четырем типичным тематическим исследованиям глубокого обучения, каждое из которых сопровождается задачами упражнений, чтобы помочь укрепить усвоенные концепции. Эти тематические исследования охватывают классификацию изображений, обнаружение объектов, семантическую сегментацию и субтитры изображений, обеспечивая всестороннее понимание приложений глубокого обучения в инженерии.

pour le développement d'applications pratiques d'apprentissage profond. L'histoire du livre « Deep arning for Engineers » repose sur la nécessité pour les ingénieurs de comprendre le processus d'évolution des technologies, en particulier dans le domaine de l'apprentissage profond, afin de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. livre souligne l'importance d'apprendre et de comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les éléments de base nécessaires à l'application des modèles d'apprentissage profond, pour s'adapter aux nouvelles technologies et rester pertinent dans un monde en constante évolution. L'histoire commence par une introduction aux fondements de l'apprentissage profond et de son importance dans le domaine de la science et de l'ingénierie. L'auteur explique comment l'apprentissage profond a révolutionné l'approche de la résolution de problèmes dans ces domaines et comment il est devenu un outil important pour résoudre des problèmes complexes tels que la classification des images, la détection d'objets, la segmentation sémantique et les sous-titres d'images. livre explore également le concept de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et de réseaux neuronaux récurrents (RNN), leur architecture et leurs implémentations pratiques dans différents secteurs. Au fur et à mesure que l'histoire progresse, le lecteur part en voyage à travers quatre études de cas typiques de l'apprentissage profond, chacune accompagnée de tâches d'exercice pour aider à renforcer les concepts assimilés. Ces études de cas couvrent la classification des images, la détection d'objets, la segmentation sémantique et les sous-titres d'images, offrant une compréhension complète des applications d'apprentissage profond en ingénierie.

para el desarrollo de aplicaciones prácticas de aprendizaje profundo. La trama del libro «Profundo aprendizaje para ingenieros» gira en torno a la necesidad de que los ingenieros comprendan el proceso de evolución de la tecnología, en particular en el campo del aprendizaje profundo, para desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. libro destaca la importancia de aprender y comprender los principios fundamentales del aprendizaje profundo, incluyendo los elementos básicos necesarios para aplicar modelos de aprendizaje profundo, para adaptarse a las nuevas tecnologías y mantener la relevancia en un mundo en constante cambio. La historia comienza con la introducción en las bases del aprendizaje profundo y su importancia en el campo de la ciencia y la ingeniería. autor explica cómo el aprendizaje profundo ha revolucionado el enfoque de resolución de problemas en estas áreas y cómo se ha convertido en una herramienta importante para resolver problemas complejos como la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la segmentación semántica y los subtítulos a imágenes. libro también profundiza en el concepto de redes neuronales perforadas (CNN) y redes neuronales recurrativas (RNN), sus arquitecturas y sus implementaciones prácticas en diversas industrias. A medida que avanza la historia, el lector emprende un viaje a través de cuatro estudios de caso típicos de aprendizaje profundo, cada uno acompañado de tareas de ejercicio para ayudar a fortalecer conceptos aprendidos. Estos estudios de caso abarcan la clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación semántica y subtítulos de imágenes, proporcionando una comprensión integral de las aplicaciones de aprendizaje profundo en ingeniería.

para desenvolver aplicações práticas de aprendizagem profunda. A história do livro «Treinamento profundo para engenheiros» gira em torno da necessidade de os engenheiros compreenderem a evolução da tecnologia, especialmente no campo da aprendizagem profunda, para desenvolver um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. O livro enfatiza a importância de aprender e compreender os princípios fundamentais do aprendizado profundo, incluindo os elementos básicos necessários para a aplicação de modelos de aprendizagem profunda, para se adaptar às novas tecnologias e manter a atualidade em um mundo em constante mudança. A história começa com a introdução nos fundamentos da formação profunda e sua importância no campo da ciência e engenharia. O autor explica como o aprendizado revolucionou a abordagem dos problemas nessas áreas e como ele se tornou uma ferramenta importante para resolver problemas complexos, como classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação semântica e legendas para imagens. O livro também é aprofundado no conceito de redes neurais personalizadas (CNN) e redes neurais recorrentes (RNN), sua arquitetura e sua implementação prática em vários setores. Conforme a história evolui, o leitor viaja em quatro estudos de caso típicos de aprendizagem profunda, cada um deles acompanhado de tarefas de exercício para ajudar a fortalecer os conceitos aprendidos. Estes estudos de caso abrangem a classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação semântica e legendas de imagens, garantindo uma compreensão completa dos aplicativos de aprendizado profundo na engenharia.

per lo sviluppo di applicazioni pratiche di formazione approfondita. La trama del libro «Formazione profonda per gli ingegneri» ruota sulla necessità per gli ingegneri di comprendere l'evoluzione della tecnologia, in particolare nel campo dell'apprendimento approfondito, per sviluppare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Il libro sottolinea l'importanza di studiare e comprendere i principi fondamentali dell'apprendimento profondo, inclusi gli elementi essenziali necessari per l'applicazione di modelli di apprendimento approfondito, per adattarsi alle nuove tecnologie e mantenere l'attualità in un mondo in continua evoluzione. La storia inizia con l'introduzione alle basi dell'apprendimento profondo e il suo significato nel campo della scienza e dell'ingegneria. L'autore spiega come l'apprendimento approfondito abbia rivoluzionato l'approccio alla risoluzione di questi problemi e come sia diventato uno strumento importante per risolvere problemi complessi quali la classificazione delle immagini, l'individuazione degli oggetti, la segmentazione semantica e i sottotitoli delle immagini. Il libro approfondisce anche il concetto di reti neurali compresse (CNN) e di reti neurali ricettive (RNN), la loro architettura e la loro realizzazione pratica in diversi settori. Man mano che la storia si sviluppa, il lettore intraprende un viaggio attraverso quattro tipiche ricerche tematiche sull'apprendimento profondo, ognuna delle quali accompagnata da compiti di esercizio per contribuire a rafforzare i concetti imparati. Questi studi di caso includono la classificazione delle immagini, l'individuazione degli oggetti, la segmentazione semantica e i sottotitoli delle immagini, fornendo un'ampia comprensione delle applicazioni di formazione ingegneristica approfondita.

für die Entwicklung praktischer Deep-arning-Anwendungen. Die Handlung des Buches Deep arning for Engineers dreht sich um die Notwendigkeit für Ingenieure, den Prozess der Technologieentwicklung zu verstehen, insbesondere im Bereich des Deep arning, um ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Das Buch betont, wie wichtig es ist, die grundlegenden Prinzipien des Deep arning zu erlernen und zu verstehen, einschließlich der grundlegenden Elemente, die erforderlich sind, um Deep-arning-Modelle anzuwenden, sich an neue Technologien anzupassen und in einer sich ständig verändernden Welt relevant zu bleiben. Die Geschichte beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des Deep arning und seine Bedeutung in Wissenschaft und Technik. Der Autor erklärt, wie Deep arning den Problemlösungsansatz in diesen Bereichen revolutioniert hat und wie es zu einem wichtigen Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, semantische Segmentierung und Bilduntertitelung geworden ist. Das Buch befasst sich auch mit dem Konzept der Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), ihrer Architekturen und ihrer praktischen Umsetzung in verschiedenen Branchen. Im Laufe der Geschichte begibt sich der ser auf eine Reise durch vier typische Deep-arning-Fallstudien, die jeweils von Übungsaufgaben begleitet werden, um die erlernten Konzepte zu stärken. Diese Fallstudien umfassen Bildklassifizierung, Objekterkennung, semantische Segmentierung und Bilduntertitelung und bieten ein umfassendes Verständnis von Deep-arning-Anwendungen im Ingenieurwesen.

do tworzenia praktycznych aplikacji głębokiego uczenia się. Fabuła książki „Głębokie uczenie się inżynierów” obraca się wokół potrzeby inżynierów do zrozumienia ewolucji technologii, w szczególności w dziedzinie głębokiego uczenia się, w celu opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. W książce podkreślono znaczenie studiowania i zrozumienia podstawowych zasad głębokiego uczenia się, w tym podstawowych elementów niezbędnych do stosowania modeli głębokiego uczenia się, przystosowania się do nowych technologii i pozostania istotnym elementem w nieustannie zmieniającym się świecie. Historia zaczyna się od wprowadzenia do fundamentów głębokiego uczenia się i jego konsekwencji dla nauki i inżynierii. Autor wyjaśnia, jak głębokie uczenie się zrewolucjonizowało podejście do rozwiązywania problemów w tych obszarach i jak stało się ważnym narzędziem do rozwiązywania złożonych problemów, takich jak klasyfikacja obrazu, wykrywanie obiektów, segmentacja semantyczna i napisy do obrazu. Książka zagłębia się również w koncepcję konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i powtarzających się sieci neuronowych (RNN), ich architekturę i praktyczne implementacje w różnych branżach. W miarę rozwoju historii czytelnik wyrusza w podróż poprzez cztery typowe studia przypadków głębokiego uczenia się, z których każda towarzyszy zadaniom ćwiczeniowym, aby pomóc wzmocnić poznane koncepcje. Studia przypadku obejmują klasyfikację obrazu, wykrywanie obiektów, segmentację semantyczną i napisy obrazu, zapewniając kompleksowe zrozumienie zastosowań głębokiego uczenia się w inżynierii.

לפיתוח יישומי למידה מעשיים. עלילת הספר ”למידה עמוקה למהנדסים” סובבת סביב הצורך של מהנדסים להבין את התפתחות הטכנולוגיה, במיוחד בתחום הלמידה העמוקה, במטרה לפתח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. הספר מדגיש את החשיבות של לימוד והבנת העקרונות הבסיסיים של למידה מעמיקה, כולל היסודות הבסיסיים הדרושים ליישום מודלים של למידה עמוקה, להסתגל לטכנולוגיות חדשות ולהישאר רלוונטיים בעולם משתנה מתמיד. הסיפור מתחיל עם הקדמה ליסודות של למידה עמוקה והשלכותיה במדע ובהנדסה. המחבר מסביר כיצד למידה מעמיקה חוללה מהפכה בגישה לפתרון בעיות בתחומים אלה וכיצד היא הפכה לכלי חשוב לפתרון בעיות מורכבות כגון סיווג תמונה, זיהוי אובייקטים, קטגמנטציה סמנטית וכתוביות תמונה. הספר גם מתעמק במושג רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) ורשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNN), בארכיטקטורה שלהם וביישומים המעשיים שלהם בתעשיות שונות. ככל שהסיפור מתקדם, הקורא יוצא למסע דרך ארבעה מחקרים טיפוסיים על מקרים של למידה עמוקה, כל אחד מהם מלווה במשימות פעילות גופנית כדי לחזק מושגים נלמדים. מחקרי מקרה אלה מכסים סיווג תמונה, זיהוי אובייקטים, קטגמנטציה סמנטית וכתוביות תמונה, ומספקים הבנה מקיפה של יישומי למידה עמוקה בהנדסה.''

pratik derin öğrenme uygulamaları geliştirmek için. "Mühendisler için Derin Öğrenme" kitabının konusu, mühendislerin, özellikle derin öğrenme alanında, teknolojinin evrimini anlama ihtiyacı etrafında, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek için döner. Kitap, derin öğrenme modellerini uygulamak, yeni teknolojilere uyum sağlamak ve sürekli değişen bir dünyada alakalı kalmak için gerekli temel unsurları içeren derin öğrenmenin temel ilkelerini incelemenin ve anlamanın önemini vurgulamaktadır. Hikaye, derin öğrenmenin temellerine ve bilim ve mühendislikteki etkilerine bir giriş ile başlar. Yazar, derin öğrenmenin bu alanlarda problem çözme yaklaşımında nasıl devrim yarattığını ve görüntü sınıflandırma, nesne algılama, semantik segmentasyon ve görüntü altyazıları gibi karmaşık problemleri çözmek için nasıl önemli bir araç haline geldiğini açıklıyor. Kitap aynı zamanda konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN) kavramını, mimarilerini ve çeşitli endüstrilerdeki pratik uygulamalarını incelemektedir. Hikaye ilerledikçe, okuyucu, öğrenilen kavramları güçlendirmeye yardımcı olmak için her biri egzersiz görevlerinin eşlik ettiği dört tipik derin öğrenme vaka çalışması ile bir yolculuğa çıkar. Bu vaka çalışmaları, mühendislikte derin öğrenme uygulamalarının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayan görüntü sınıflandırma, nesne algılama, semantik segmentasyon ve görüntü altyazılarını kapsar.

لتطوير تطبيقات التعلم العميق العملية. تدور حبكة كتاب «التعلم العميق للمهندسين» حول حاجة المهندسين إلى فهم تطور التكنولوجيا، لا سيما في مجال التعلم العميق، من أجل تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يؤكد الكتاب على أهمية دراسة وفهم المبادئ الأساسية للتعلم العميق، بما في ذلك العناصر الأساسية اللازمة لتطبيق نماذج التعلم العميق، للتكيف مع التكنولوجيات الجديدة والبقاء على صلة في عالم دائم التغير. تبدأ القصة بمقدمة لأسس التعلم العميق وآثاره في العلوم والهندسة. يشرح المؤلف كيف أحدث التعلم العميق ثورة في نهج حل المشكلات في هذه المجالات وكيف أصبح أداة مهمة لحل المشكلات المعقدة مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائن والتجزئة الدلالية وترجمة الصور. يتعمق الكتاب أيضًا في مفهوم الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN)، وهندستها المعمارية وتطبيقاتها العملية في مختلف الصناعات. مع تقدم القصة، يشرع القارئ في رحلة من خلال أربع دراسات حالة نموذجية للتعلم العميق، مصحوبة كل منها بمهام تمرين للمساعدة في تعزيز المفاهيم المكتسبة. تغطي دراسات الحالة هذه تصنيف الصور، وكشف الكائن، والتجزئة الدلالية، وترجمة الصور، مما يوفر فهمًا شاملاً لتطبيقات التعلم العميق في الهندسة.

실용적인 딥 러닝 응용 프로그램 개발. "엔지니어를위한 딥 러닝 (Deep arning for Engineers)" 책의 줄거리는 엔지니어가 현대 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임을 개발하기 위해 기술, 특히 딥 러닝 분야에서 기술의 진화를 이해해야 할 필요성을 중심으로합니다. 지식. 이 책은 딥 러닝 모델을 적용하는 데 필요한 기본 요소를 포함하여 딥 러닝의 기본 원칙을 연구하고 이해하여 새로운 기술에 적응하고 끊임없이 변화하는 세상과 관련성을 유지하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다 이 이야기는 딥 러닝의 기초와 과학 및 공학에 미치는 영향에 대한 소개로 시작됩니다. 저자는 딥 러닝이 이러한 영역에서 문제 해결에 대한 접근 방식을 혁신 한 방법과 이미지 분류, 객체 감지, 의미 론적 세분화 및 이미지 자막과 같은 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 도구가 된 방법을 설명합니다. 이 책은 또한 컨볼 루션 신경망 (CNN) 과 반복 신경망 (RNN), 아키텍처 및 다양한 산업에서의 실제 구현의 개념을 탐구합니다. 이야기가 진행됨에 따라 독자는 학습 된 개념을 강화하는 데 도움이되는 운동 과제와 함께 4 가지 전형적인 딥 러닝 사례 연구를 통해 여정을 시작합니다. 이 사례 연구는 이미지 분류, 객체 감지, 시맨틱 세분화 및 이미지 자막을 다루며 엔지니어링의 딥 러닝 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 이해를 제공합니다.