Book Description: Neural Networks with TensorFlow and Keras Training Generative Models and Reinforcement Learning is a comprehensive guide to understanding the power of deep learning models and their applications in various fields. The book covers the basics of neural networks, including the history of their development, the current state of the art, and the future of these models. It provides a step-by-step approach to training generative models and reinforcement learning using TensorFlow and Keras, two popular open-source libraries used in deep learning. The book also explores the challenges and limitations of these models and discusses their potential applications in computer vision, natural language processing, and other areas. The book begins by introducing the concept of neural networks and their importance in modern technology. It then delves into the history of these models, from their early beginnings to the present day, highlighting key milestones and breakthroughs that have shaped their development. The author explains the basic principles of neural networks, such as backpropagation and gradient descent, and how they are used to train models for various tasks.

Нейронные сети с генеративными моделями TensorFlow и Keras Training и обучением с подкреплением - это комплексное руководство по пониманию силы моделей глубокого обучения и их приложений в различных областях. Книга охватывает основы нейронных сетей, включая историю их развития, современное состояние техники и будущее этих моделей. Он обеспечивает пошаговый подход к обучению генеративных моделей и обучению с подкреплением с использованием TensorFlow и Keras, двух популярных библиотек с открытым исходным кодом, используемых в глубоком обучении. Книга также исследует проблемы и ограничения этих моделей и обсуждает их потенциальные применения в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях. Книга начинается с введения понятия нейронных сетей и их важности в современных технологиях. Затем он углубляется в историю этих моделей, от их раннего начала до наших дней, выделяя ключевые вехи и прорывы, которые сформировали их развитие. Автор объясняет основные принципы работы нейронных сетей, такие как обратное распространение и градиентный спуск, а также то, как они используются для обучения моделей для различных задач.

s réseaux neuronaux avec les modèles génériques TensorFlow et Keras Training and arning avec renforcement sont un guide complet pour comprendre la force des modèles d'apprentissage profond et leurs applications dans différents domaines. livre couvre les fondements des réseaux neuronaux, y compris l'histoire de leur développement, l'état actuel de la technique et l'avenir de ces modèles. Il offre une approche étape par étape pour l'apprentissage de modèles génériques et l'apprentissage avec des renforts utilisant TensorFlow et Keras, deux bibliothèques open source populaires utilisées dans l'apprentissage profond. livre explore également les problèmes et les limites de ces modèles et discute de leurs applications potentielles dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d'autres domaines. livre commence par l'introduction de la notion de réseaux neuronaux et de leur importance dans les technologies modernes. Il s'oriente ensuite vers l'histoire de ces modèles, de leurs débuts à nos jours, en soulignant les étapes clés et les percées qui ont façonné leur développement. L'auteur explique les principes de base du fonctionnement des réseaux neuronaux, tels que la propagation inverse et la descente en gradient, ainsi que la façon dont ils sont utilisés pour enseigner des modèles pour différentes tâches.

redes neuronales con los modelos generativos TensorFlow y Keras Training y entrenamiento con refuerzos son una guía completa para comprender el poder de los modelos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones en diferentes campos. libro abarca los fundamentos de las redes neuronales, incluyendo la historia de su desarrollo, el estado actual de la técnica y el futuro de estos modelos. Proporciona un enfoque paso a paso para aprender modelos generativos y aprender con refuerzos utilizando TensorFlow y Keras, dos bibliotecas populares de código abierto utilizadas en el aprendizaje profundo. libro también explora los problemas y limitaciones de estos modelos y analiza sus posibles aplicaciones en la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y otras áreas. libro comienza introduciendo el concepto de redes neuronales y su importancia en la tecnología actual. Luego se profundiza en la historia de estos modelos, desde sus inicios tempranos hasta la actualidad, destacando los hitos y avances clave que han dado forma a su desarrollo. autor explica los principios básicos del funcionamiento de las redes neuronales, como la propagación inversa y el descenso gradiente, así como cómo se utilizan para enseñar modelos para diferentes tareas.

''

TensorFlow ve Keras ile sinir ağları Üretken modeller ve pekiştirmeli öğrenme eğitimi, derin öğrenme modellerinin gücünü ve çeşitli alanlardaki uygulamalarını anlamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, gelişimlerinin tarihi, teknolojinin mevcut durumu ve bu modellerin geleceği de dahil olmak üzere sinir ağlarının temellerini kapsar. Derin öğrenmede kullanılan iki popüler açık kaynak kütüphanesi olan TensorFlow ve Keras'ı kullanarak üretken model öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmeye adım adım bir yaklaşım sunar. Kitap ayrıca bu modellerin sorunlarını ve sınırlamalarını araştırıyor ve bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve diğer alanlardaki potansiyel uygulamalarını tartışıyor. Kitap, sinir ağları kavramının ve modern teknolojideki öneminin tanıtılmasıyla başlıyor. Daha sonra, bu modellerin tarihçesini, başlangıçlarından günümüze kadar, gelişimlerini şekillendiren önemli kilometre taşlarını ve atılımlarını vurgulayarak inceliyor. Yazar, geriye doğru yayılma ve degrade iniş gibi sinir ağlarının temel prensiplerini ve çeşitli görevler için modelleri eğitmek için nasıl kullanıldıklarını açıklar.

الشبكات العصبية مع نماذج توليد التدريب TensorFlow و Keras هي دليل شامل لفهم قوة نماذج التعلم العميق وتطبيقاتها في مختلف المجالات. يغطي الكتاب أساسيات الشبكات العصبية، بما في ذلك تاريخ تطورها، والوضع الحالي للتكنولوجيا ومستقبل هذه النماذج. يوفر نهجًا خطوة بخطوة لتعلم النموذج التوليدي والتعلم المعزز باستخدام TensorFlow و Keras، وهما مكتبتان شائعتان مفتوحتان المصدر تستخدم في التعلم العميق. يستكشف الكتاب أيضًا مشاكل وقيود هذه النماذج ويناقش تطبيقاتها المحتملة في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ومجالات أخرى. يبدأ الكتاب بإدخال مفهوم الشبكات العصبية وأهميتها في التكنولوجيا الحديثة. ثم يتعمق في تاريخ هذه النماذج، منذ بداياتها المبكرة حتى يومنا هذا، ويسلط الضوء على المعالم الرئيسية والاختراقات التي شكلت تطورها. يشرح المؤلف المبادئ الأساسية للشبكات العصبية، مثل الانتشار المتخلف والهبوط المتدرج، وكذلك كيفية استخدامها لتدريب النماذج لمهام مختلفة.