that are useful across all domains. Deep learning has revolutionized AI and made possible many of its most impressive achievements such as speech recognition image and speech synthesis autonomous driving natural language processing and more You will learn how to build neural networks from scratch using R including advanced techniques like transfer learning convolutional neural networks recurrent neural networks and more. This is your one-stop resource for mastering deep learning with R and putting it into practice right away. The book provides an introduction to the history and evolution of deep learning and the conceptual foundations of neural networks that will help you understand what's happening under the hood. You'll get a solid grounding in the underlying math and intuition behind these powerful models and be able to interpret and improve upon pre-trained models. Then you'll move on to the nitty-gritty details of implementing deep learning algorithms in R, including advanced techniques like transfer learning convolutional neural networks and recurrent neural networks. You’ll work with real-world examples in computer vision natural language processing and other domains to see deep learning in action and apply it to your own projects. By the end of this book you'll have a thorough understanding of deep learning and be ready to use it for practical applications. '. Here's a detailed description of the plot of the book 'Deep Learning with R 2nd Edition': In the second edition of 'Deep Learning with R', readers will embark on a journey to explore the fascinating world of deep learning, a technology that has revolutionized artificial intelligence and enabled many of its most impressive achievements, such as speech recognition, image and speech synthesis, autonomous driving, and more.

, которые полезны во всех доменах. Глубокое обучение произвело революцию в ИИ и сделало возможными многие из его самых впечатляющих достижений, таких как распознавание речи и синтез речи, автономное управление обработкой естественного языка и многое другое. Вы узнаете, как строить нейронные сети с нуля, используя R, включая передовые методы, такие как передача обучения сверточных нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей и многое другое. Это ваш универсальный ресурс для освоения глубокого обучения с R и немедленного внедрения его в практику. Книга представляет собой введение в историю и эволюцию глубокого обучения и концептуальные основы нейронных сетей, которые помогут вам понять, что происходит под капотом. Вы получите прочную основу в лежащей в основе математике и интуиции за этими мощными моделями и сможете интерпретировать и улучшать предварительно обученные модели. Затем вы перейдете к мелким деталям реализации алгоритмов глубокого обучения в R, включая передовые методы, такие как перенос обучения сверточных нейронных сетей и рекуррентных нейронных сетей. Вы будете работать с реальными примерами в обработке естественного языка компьютерного зрения и других областях, чтобы увидеть глубокое обучение в действии и применить его к своим собственным проектам. К концу этой книги вы получите полное представление о глубинном обучении и будете готовы использовать его для практических применений ". .Вот подробное описание сюжета книги" Глубинное обучение с R 2nd Edition ": Во втором издании «Глубокого обучения с R» читатели отправятся в путешествие, чтобы исследовать увлекательный мир глубокого обучения, технологию, которая произвела революцию в искусственном интеллекте и позволила достичь многих из его самых впечатляющих достижений, таких как распознавание речи, синтез изображения и речи, автономное вождение и многое другое.

qui sont utiles dans tous les domaines. L'apprentissage profond a révolutionné l'IA et a rendu possible plusieurs de ses réalisations les plus impressionnantes, telles que la reconnaissance vocale et la synthèse vocale, la gestion autonome du traitement du langage naturel et bien plus encore. Vous apprendrez à construire des réseaux neuronaux à partir de zéro en utilisant R, y compris des techniques avancées telles que la transmission de l'apprentissage des réseaux neuronaux convolutifs, des réseaux neuronaux récurrents et bien plus encore. C'est votre ressource universelle pour apprendre en profondeur avec R et la mettre immédiatement en pratique. livre est une introduction à l'histoire et à l'évolution de l'apprentissage profond et aux fondements conceptuels des réseaux neuronaux qui vous aideront à comprendre ce qui se passe sous le capot. Vous aurez une base solide dans les mathématiques sous-jacentes et l'intuition derrière ces modèles puissants et serez en mesure d'interpréter et d'améliorer les modèles pré-formés. Ensuite, vous passerez aux petits détails de la mise en œuvre des algorithmes d'apprentissage profond en R, y compris les techniques avancées telles que le transfert de l'apprentissage des réseaux neuronaux convolutifs et des réseaux neuronaux récurrents. Vous travaillerez avec des exemples réels dans le traitement du langage naturel de la vision par ordinateur et d'autres domaines pour voir l'apprentissage profond en action et l'appliquer à vos propres projets. À la fin de ce livre, vous aurez une idée complète de l'apprentissage profond et serez prêt à l'utiliser pour des applications pratiques ". Dans la deuxième édition de Deep arning with R, les lecteurs feront un voyage pour explorer le monde fascinant de l'apprentissage profond, une technologie qui a révolutionné l'intelligence artificielle et a permis de réaliser nombre de ses réalisations les plus impressionnantes, telles que la reconnaissance vocale, la synthèse de l'image et de la parole, la conduite autonome et bien plus encore.

que son útiles en todos los dominios. aprendizaje profundo revolucionó la IA y posibilitó muchos de sus logros más impresionantes, como el reconocimiento del habla y la síntesis del habla, la gestión autónoma del procesamiento del lenguaje natural y mucho más. Aprenderá a construir redes neuronales desde cero utilizando R, incluyendo técnicas avanzadas como la transferencia de aprendizaje de redes neuronales perforadas, redes neuronales recurrativas y más. Este es su recurso universal para dominar el aprendizaje profundo con R y ponerlo en práctica inmediatamente. libro es una introducción a la historia y evolución del aprendizaje profundo y los fundamentos conceptuales de las redes neuronales que le ayudarán a entender lo que sucede bajo el capó. Obtendrá una base sólida en la matemática subyacente y la intuición detrás de estos modelos poderosos y será capaz de interpretar y mejorar modelos pre-entrenados. A continuación, se procederá a los pequeños detalles de la implementación de algoritmos de aprendizaje profundo en R, incluyendo técnicas avanzadas como la transferencia de aprendizaje de redes neuronales perforadas y redes neuronales recurrativas. Trabajarás con ejemplos reales en el procesamiento del lenguaje natural de la visión informática y otras áreas para ver el aprendizaje profundo en acción y aplicarlo a tus propios proyectos. Al final de este libro obtendrás una visión completa del aprendizaje profundo y estarás listo para usarlo para aplicaciones prácticas ".Hay una descripción detallada de la trama del libro" Aprendizaje profundo con R 2nd Edition ": En la segunda edición de 'Aprendizaje profundo con R', los lectores emprenderán un viaje para explorar el fascinante mundo del aprendizaje profundo, una tecnología que ha revolucionado la inteligencia artificial y que ha permitido alcanzar muchos de sus logros más impresionantes, como el reconocimiento del habla, la síntesis de imagen y habla, la conducción autónoma y más.

, que são úteis em todos os domínios. O aprendizado profundo revolucionou a IA e tornou possível muitos de seus avanços mais impressionantes, como reconhecimento de voz e fusão de voz, controle autônomo da linguagem natural e muito mais. Você vai aprender como construir redes neurais a partir do zero usando R, incluindo técnicas avançadas, tais como a transferência de treinamento de redes neurais comprimidas, redes neurais recorrentes e muito mais. Este é seu recurso universal para aprender a aprender a fundo com R e implementá-lo imediatamente. O livro é uma introdução à história e evolução do aprendizado profundo e os fundamentos conceituais das redes neurais que o ajudarão a entender o que se passa debaixo do capô. Você terá uma base sólida na matemática subjacente e intuição por trás destes modelos poderosos e poderá interpretar e melhorar os modelos pré-treinados. Em seguida, você passará a ter pequenos detalhes sobre a implementação de algoritmos de aprendizado profundo em R, incluindo técnicas avançadas, como transferir o aprendizado de redes neurais comprimidas e redes neurais recorrentes. Você vai trabalhar com exemplos reais no processamento da linguagem natural da visão do computador e outras áreas para ver o aprendizado profundo em ação e aplicá-la aos seus próprios projetos. Ao final deste livro, você terá uma visão completa do aprendizado em profundidade e estará pronto para usá-lo para aplicações práticas ". Na segunda edição de «Profundo Aprendizado com R», os leitores viajarão para explorar o fascinante mundo do aprendizado profundo, tecnologia que revolucionou a inteligência artificial e permitiu alcançar muitos de seus mais impressionantes avanços, como reconhecimento de voz, fusão de imagem e fala, condução autônoma e muito mais.

, utili in tutti i domini. L'apprendimento profondo ha rivoluzionato l'intelligenza artificiale e ha reso possibili molti dei suoi progressi più impressionanti, come il riconoscimento vocale e la sintesi vocale, la gestione autonoma del linguaggio naturale e molto altro ancora. Imparerete a costruire reti neurali da zero utilizzando R, tra cui tecniche avanzate come la trasmissione di apprendimento di reti neurali compresse, reti neurali ricettive e molto altro ancora. Questa è la vostra risorsa universale per imparare con R l'apprendimento profondo e implementarlo immediatamente. Il libro è un'introduzione alla storia e all'evoluzione dell'apprendimento profondo e le basi concettuali delle reti neurali per aiutarvi a capire cosa accade sotto il cofano. Avrete una base solida nella matematica e nell'intuizione basate su questi modelli potenti e potrete interpretare e migliorare i modelli pre-addestrati. passerà poi a piccoli dettagli sull'implementazione di algoritmi di apprendimento approfondito in R, inclusi i metodi avanzati, come la migrazione dell'apprendimento delle reti neurali compresse e delle reti neurali ricettive. lavorerà con esempi reali nell'elaborazione del linguaggio naturale della visione informatica e altri campi per vedere la formazione profonda in azione e applicarlo ai propri progetti. Alla fine di questo libro riceverai una visione completa dell'apprendimento in profondità e sarai pronto a usarlo per applicazioni pratiche ". Descrizione dettagliata della trama" Formazione approfondita con R 2nd Edition ": Nella seconda edizione dì Formazione profonda con R ", i lettori si metteranno in viaggio per esplorare l'affascinante mondo dell'apprendimento profondo, una tecnologia che ha rivoluzionato l'intelligenza artificiale e ha permesso di raggiungere molti dei suoi più notevoli successi, come il riconoscimento vocale, la sintesi di immagini e vocali, la guida autonoma e molto altro ancora.

, die in allen Domänen nützlich sind. Deep arning hat die KI revolutioniert und viele ihrer beeindruckendsten Errungenschaften ermöglicht, wie Spracherkennung und Sprachsynthese, autonome Steuerung der Verarbeitung natürlicher Sprache und vieles mehr. e werden lernen, wie man neuronale Netze von Grund auf mit R baut, einschließlich fortschrittlicher Techniken wie der Übertragung von Faltungsneuronetzen, rekurrenten neuronalen Netzen und mehr. Es ist Ihre universelle Ressource, um Deep arning mit R zu meistern und sofort in die Praxis umzusetzen. Das Buch bietet eine Einführung in die Geschichte und Entwicklung von Deep arning und die konzeptionellen Grundlagen neuronaler Netzwerke, die Ihnen helfen, zu verstehen, was unter der Haube passiert. e erhalten eine solide Grundlage in der zugrunde liegenden Mathematik und Intuition hinter diesen leistungsstarken Modellen und können vortrainierte Modelle interpretieren und verbessern. e werden dann zu den kleinen Details der Implementierung von Deep-arning-Algorithmen in R übergehen, einschließlich fortschrittlicher Techniken wie der Übertragung von Faltungsneuronetzwerk- und rekurrenten neuronalen Netzwerktraining. e werden mit realen Beispielen in der Verarbeitung der natürlichen Sprache von Computer Vision und anderen Bereichen arbeiten, um Deep arning in Aktion zu sehen und es auf Ihre eigenen Projekte anzuwenden. Am Ende dieses Buches erhalten e ein vollständiges Verständnis des Deep arning und sind bereit, es für praktische Anwendungen zu verwenden ". Hier eine detaillierte Beschreibung der Handlung des Buches" Deep arning mit R 2nd Edition ": In der zweiten Ausgabe von Deep arning mit R begeben sich die ser auf eine Reise, um die faszinierende Welt des Deep arning zu erkunden, eine Technologie, die die künstliche Intelligenz revolutioniert und viele ihrer beeindruckendsten Errungenschaften wie Spracherkennung, Bild- und Sprachsynthese, autonomes Fahren und mehr ermöglicht hat.

, które są przydatne we wszystkich dziedzinach. Głębokie uczenie się zrewolucjonizowało AI i umożliwiło wiele jej najbardziej imponujących postępów, takich jak rozpoznawanie mowy i synteza mowy, autonomiczne zarządzanie przetwarzaniem języka naturalnego i wiele innych. Dowiesz się, jak budować sieci neuronowe od podstaw przy użyciu R, w tym zaawansowanych technik, takich jak transfer uczenia się konwolucyjnych sieci neuronowych, powtarzających się sieci neuronowych, i więcej. To jest twój jednorazowy zasób do opanowania głębokiego uczenia się z R i natychmiastowego wprowadzenia go w życie. Książka jest wstępem do historii i ewolucji głębokiego uczenia się oraz koncepcyjnymi ramami dla sieci neuronowych, które pomogą Ci zrozumieć, co dzieje się pod maską. Otrzymasz solidny fundament w podstawowej matematyce i intuicji stojących za tymi potężnymi modelami i będziesz w stanie interpretować i ulepszać wstępnie wyszkolone modele. Następnie przejdziesz do drobnych szczegółów wdrażania algorytmów głębokiego uczenia się w R, w tym zaawansowanych technik, takich jak transfer uczenia się konwolucyjnych sieci neuronowych i powtarzających się sieci neuronowych. Będziesz pracować z prawdziwymi przykładami w naturalnym przetwarzaniu języka wizji komputera i innych dziedzinach, aby zobaczyć głębokie uczenie się w działaniu i zastosować go do własnych projektów. Pod koniec tej książki, będziesz miał pełne zrozumienie głębokiego uczenia się i będzie gotowy do wykorzystania go do praktycznych zastosowań. "Oto szczegółowy opis fabuły książki" Deep arning with R 2nd Edition ": Druga edycja „Deep arning with R” zaprowadzi czytelników w podróż do fascynującego świata głębokiego uczenia się, technologii, która zrewolucjonizowała sztuczną inteligencję i umożliwiła wiele jej najbardziej imponujących postępów, takich jak rozpoznawanie mowy, synteza obrazu i mowy, autonomiczna jazda i wiele innych.

, שימושיים בכל התחומים. למידה מעמיקה חוללה מהפכה בבינה מלאכותית ואפשרה את ההתקדמות המרשימה ביותר שלה, כגון זיהוי דיבור וסינתזת דיבור, ניהול עיבוד שפה טבעית אוטונומית ועוד. תלמדו איך לבנות רשתות עצביות מאפס באמצעות R, כולל טכניקות מתקדמות כמו: זה המשאב החד-סטורי שלך להתמחות בלימוד מעמיק עם ר 'וליישם אותו באופן מיידי. הספר הוא מבוא להיסטוריה ואבולוציה של למידה מעמיקה ומסגרת רעיונית לרשתות עצביות כדי לעזור לכם להבין מה קורה מתחת למכסה המנוע. אתם תקבלו בסיס מוצק במתמטיקה ובאינטואיציה הבסיסית מאחורי המודלים החזקים האלה ותוכלו לפרש ולשפר את המודלים שהוכשרו מראש. לאחר מכן תעברו לפרטים הדקים של יישום אלגוריתמי למידה עמוקה ב-R, כולל טכניקות מתקדמות כמו למידת העברה של רשתות עצביות קונבנציונליות ורשתות עצביות חוזרות ונשנות. אתם תעבדו עם דוגמאות מהעולם האמיתי בעיבוד שפה טבעית של ראייה ממוחשבת ותחומים אחרים כדי לראות למידה עמוקה בפעולה בסוף הספר תהיה לך הבנה מלאה של למידה מעמיקה ותהיה מוכנה להשתמש בה ליישומים מעשיים. הנה תיאור מפורט של עלילת הספר ”למידה עמוקה עם מהדורה שנייה”: המהדורה השנייה של ”למידה עמוקה עם R” תיקח את הקוראים למסע לחקר העולם המרתק של למידה מעמיקה, טכנולוגיה שחוללה מהפכה בבינה מלאכותית ואיפשרה את ההתקדמות המרשימה ביותר שלה, כגון זיהוי דיבור, דימוי וסינתזת דיבור, נהיגה אוטונומית ועוד.''

, tüm etki alanlarında yararlıdır. Derin öğrenme, AI'da devrim yarattı ve konuşma tanıma ve konuşma sentezi, özerk doğal dil işleme yönetimi ve daha fazlası gibi en etkileyici gelişmelerinin çoğunu mümkün kıldı. Transfer öğrenme evrimsel sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları ve daha fazlası gibi gelişmiş teknikler de dahil olmak üzere R kullanarak sıfırdan sinir ağları kurmayı öğreneceksiniz. Bu, R ile derin öğrenmeye hakim olmak ve hemen uygulamaya koymak için tek elden kaynağınızdır. Kitap, derin öğrenmenin tarihine ve evrimine bir giriş ve kaputun altında neler olup bittiğini anlamanıza yardımcı olmak için sinir ağları için kavramsal bir çerçevedir. Bu güçlü modellerin arkasındaki temel matematik ve sezgide sağlam bir temel elde edersiniz ve önceden eğitilmiş modelleri yorumlayabilir ve geliştirebilirsiniz. Daha sonra, konvolüsyonel sinir ağlarının ve tekrarlayan sinir ağlarının transfer öğrenimi gibi gelişmiş teknikler de dahil olmak üzere, R'de derin öğrenme algoritmalarının uygulanmasının ince ayrıntılarına geçeceksiniz. Derin öğrenmeyi çalışırken görmek ve kendi projelerinize uygulamak için bilgisayar vizyonunun ve diğer alanların doğal dil işlemesinde gerçek dünyadaki örneklerle çalışacaksınız. Bu kitabın sonunda, derin öğrenmeyi tam olarak anlayacaksınız ve pratik uygulamalar için kullanmaya hazır olacaksınız. "İşte" R 2nd Edition ile Derin Öğrenme "kitabının arsasının ayrıntılı bir açıklaması: "R ile Derin Öğrenme'nin ikinci baskısı, okuyucuları yapay zekada devrim yaratan ve konuşma tanıma, görüntü ve konuşma sentezi, özerk sürüş ve daha fazlası gibi en etkileyici ilerlemelerinin çoğunu sağlayan bir teknoloji olan derin öğrenmenin büyüleyici dünyasını keşfetme yolculuğuna çıkaracak.

، وهي مفيدة في جميع المجالات. أحدث التعلم العميق ثورة في الذكاء الاصطناعي وأتاح العديد من التطورات الأكثر إثارة للإعجاب، مثل التعرف على الكلام وتوليف الكلام، وإدارة معالجة اللغة الطبيعية المستقلة، والمزيد. ستتعلم كيفية بناء الشبكات العصبية من الصفر باستخدام R، بما في ذلك التقنيات المتقدمة مثل نقل تعلم الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة والمزيد. هذا هو موردك الشامل لإتقان التعلم العميق باستخدام R ووضعه موضع التنفيذ على الفور. الكتاب هو مقدمة لتاريخ وتطور التعلم العميق وإطار مفاهيمي للشبكات العصبية لمساعدتك على فهم ما يحدث تحت الغطاء. ستحصل على أساس متين في الرياضيات والحدس الأساسيين وراء هذه النماذج القوية وستكون قادرًا على تفسير النماذج المدربة مسبقًا وتحسينها. ستنتقل بعد ذلك إلى التفاصيل الدقيقة لتنفيذ خوارزميات التعلم العميق في R، بما في ذلك التقنيات المتقدمة مثل نقل تعلم الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة. ستعمل مع أمثلة من العالم الحقيقي في معالجة اللغة الطبيعية لرؤية الكمبيوتر ومجالات أخرى لرؤية التعلم العميق أثناء العمل وتطبيقه على مشاريعك الخاصة. بحلول نهاية هذا الكتاب، سيكون لديك فهم كامل للتعلم العميق وستكون مستعدًا لاستخدامه في التطبيقات العملية. "فيما يلي وصف مفصل لحبكة كتاب" التعلم العميق مع الطبعة الثانية من R ": ستأخذ النسخة الثانية من «التعلم العميق مع R» القراء في رحلة لاستكشاف عالم التعلم العميق الرائع، وهي تقنية أحدثت ثورة في الذكاء الاصطناعي ومكنت العديد من أكثر التطورات إثارة للإعجاب، مثل التعرف على الكلام وتوليف الصور والكلام، القيادة الذاتية والمزيد.

이는 모든 도메인에 유용합니다. 딥 러닝은 AI에 혁명을 일으켰으며 음성 인식 및 음성 합성, 자율 자연 언어 처리 관리 등과 같은 가장 인상적인 발전을 가능하게했습니다. 전학 학습 컨볼 루션 신경망, 재발 성 신경망 등과 같은 고급 기술을 포함하여 R을 사용하여 처음부터 신경망을 구축하는 방법을 배우게됩니다. 이것은 R로 딥 러닝을 마스터하고 즉시 실천할 수있는 원 스톱 리소스입니다. 이 책은 딥 러닝의 역사와 진화에 대한 소개이며 신경망이 당신이 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이되는 개념적 틀입니다. 이러한 강력한 모델의 기본 수학과 직관에 확고한 토대를 마련하고 미리 훈련 된 모델을 해석하고 개선 할 수 있습니다. 그런 다음 컨볼 루션 신경망 및 재발 성 신경망의 이전 학습과 같은 고급 기술을 포함하여 R에서 딥 러닝 알고리즘을 구현하는 미세한 세부 사항으로 넘어갑니다. 컴퓨터 비전 및 기타 분야의 자연어 처리에서 실제 예제를 사용하여 딥 러닝 작업을보고 자신의 프로젝트에 적용 할 수 있습니다. 이 책이 끝날 때까지 딥 러닝에 대한 완전한 이해를 얻고 실제 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. "R 2nd Edition을 통한 딥 러닝" 책의 줄거리에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다. "Deep arning with R" 의 두 번째 판은 인공 지능에 혁명을 일으켜 언어 인식, 이미지 및 음성 합성과 같은 가장 인상적인 발전을 가능하게하는 기술인 딥 러닝의 매혹적인 세계를 탐험하는 여정을 독자들에게 안내 할 것입니다., 자율 주행 등.

、これはすべてのドメインで有用です。ディープラーニングはAIに革命をもたらし、音声認識や音声合成、自律的な自然言語処理管理など、その最も印象的な進歩の多くを可能にしました。Rを使ってニューラルネットワークをゼロから構築する方法を学びます。これには、畳み込みニューラルネットワーク、繰り返しニューラルネットワークなどの転送などの高度な技術が含まれます。これは、Rでディープラーニングを習得し、すぐに実践するためのワンストップリソースです。この本は、ディープラーニングの歴史と進化の紹介であり、ニューラルネットワークの概念的枠組みは、あなたがフードの下で何が起こっているのかを理解するのに役立ちます。これらの強力なモデルの背後にある基礎的な数学と直感の基礎を得て、事前に訓練されたモデルを解釈して改善することができます。その後、畳み込みニューラルネットワークや再発ニューラルネットワークの転送学習などの高度な技術を含む、Rでのディープラーニングアルゴリズムの実装の詳細に進みます。コンピュータビジョンやその他の分野の自然言語処理における現実世界の例と協力して、ディープラーニングを実践し、それを自分のプロジェクトに適用します。この本の終わりまでに、あなたは深層学習の完全な理解を持ち、実用的なアプリケーションのためにそれを使用する準備ができています。"ここでは、本のプロットの詳細な説明があります"R第2版でディープラーニング"： 「Deep arning with R」の第2版は、人工知能に革命をもたらし、音声認識、画像と音声合成、自動運転など、最も印象的な進歩の多くを可能にしたディープラーニングの魅力的な世界を探索する旅に読者を連れて行きます。

在所有領域都有用。深度學習徹底改變了AI，並使其許多最令人印象深刻的成就成為可能，例如語音識別和語音合成，對自然語言處理的自主控制等。您將學習如何使用R從頭開始構建神經網絡，包括先進的技術，例如卷積神經網絡學習，遞歸神經網絡等。這是您掌握深度學習並立即將其付諸實踐的通用資源。這本書是對深度學習的歷史和演變的介紹，以及神經網絡的概念基礎，這將有助於您了解引擎蓋下發生的事情。您將在這些強大的模型背後的基礎數學和直覺中獲得堅實的基礎，並能夠解釋和改進預先訓練的模型。然後，您將轉向R中實現深度學習算法的細微細節，包括高級技術，例如卷積神經網絡和遞歸神經網絡的學習轉移。您將在計算機視覺的自然語言處理和其他領域使用真實的示例，以了解操作中的深度學習並將其應用於您自己的項目。到本書結束時，您將獲得有關深度學習的完整見解，並準備將其用於實際應用。".關於R 2nd Edition深度學習書情節的詳細描述： 在第二版「與R的深度學習」中，讀者將踏上探索令人著迷的深度學習世界的旅程，這項技術徹底改變了人工智能，並取得了許多最令人印象深刻的成就，例如語音識別，圖像和語音合成，自動駕駛等等。