Book Description: Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles In today's technology-driven world, it is crucial to understand the process of technological evolution and its impact on humanity. The book "Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles" by Seth Weidman offers a comprehensive introduction to deep learning for data scientists and software engineers with machine learning experience. The author takes a first-principles approach to explain how neural networks work, providing readers with a thorough understanding of the mathematical, computational, and conceptual foundations of deep learning. This book is written at a level that assumes no prior knowledge of deep learning or neural networks, making it accessible to a wide range of readers. The book begins by covering the basics of deep learning, including the history of the field, the different types of deep learning models, and the importance of understanding the underlying principles of these models. As the reader progresses through the book, they will learn how to implement multilayer neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks from scratch.

Глубокое обучение с нуля: Построение с помощью Python из первых принципов В современном мире, основанном на технологиях, крайне важно понимать процесс технологической эволюции и его влияние на человечество. Книга Сета Вайдмана «Deep arning from Scratch: Building with Python from First Principles» («Глубокое обучение с нуля: построение с помощью Python из первых принципов») предлагает комплексное введение в глубокое обучение для специалистов по анализу данных и инженеров-программистов с опытом машинного обучения. Автор использует подход первых принципов, чтобы объяснить, как работают нейронные сети, предоставляя читателям полное понимание математических, вычислительных и концептуальных основ глубокого обучения. Эта книга написана на уровне, который предполагает отсутствие предварительных знаний о глубоком обучении или нейронных сетях, что делает ее доступной для широкого круга читателей. Книга начинается с освещения основ глубокого обучения, включая историю области, различные типы моделей глубокого обучения и важность понимания основных принципов этих моделей. По мере прохождения книги читатель научится внедрять многослойные нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети с нуля.

L'apprentissage profond à partir de zéro : Construire avec Python à partir des premiers principes Dans le monde moderne basé sur la technologie, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur l'humanité. livre de Seth Weidman intitulé Deep arning from Scratch : Building with Python from First Principles (Deep arning from Zero : Building with Python from First Principes) offre une introduction complète à l'apprentissage en profondeur pour les spécialistes de l'analyse de données et les ingénieurs logiciels ayant une expérience de l'apprentissage automatique. L'auteur utilise l'approche des premiers principes pour expliquer le fonctionnement des réseaux neuronaux, en fournissant aux lecteurs une compréhension complète des bases mathématiques, informatiques et conceptuelles de l'apprentissage profond. Ce livre est écrit à un niveau qui suggère un manque de connaissances préliminaires sur l'apprentissage profond ou les réseaux neuronaux, ce qui le rend accessible à un large éventail de lecteurs. livre commence par mettre en lumière les bases de l'apprentissage profond, y compris l'histoire du domaine, les différents types de modèles d'apprentissage profond et l'importance de comprendre les principes de base de ces modèles. À mesure que le livre passe, le lecteur apprendra à mettre en œuvre des réseaux neuronaux multicouches, des réseaux neuronaux convolutifs et des réseaux neuronaux récurrents à partir de zéro.

Aprendizaje profundo desde cero: Construir con Python desde los primeros principios En el mundo moderno basado en la tecnología, es fundamental comprender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la humanidad. libro de Seth Weidman «Deep arning from Scratch: Building with Python from First Principes» («Aprendizaje profundo desde cero: construyendo con Python desde los primeros principios») ofrece una introducción integral al aprendizaje profundo para los especialistas en análisis de datos e ingenieros programadores con experiencia en aprendizaje automático. autor utiliza el enfoque de los primeros principios para explicar cómo funcionan las redes neuronales, proporcionando a los lectores una comprensión completa de las bases matemáticas, computacionales y conceptuales del aprendizaje profundo. Este libro está escrito a un nivel que implica la falta de conocimiento previo sobre el aprendizaje profundo o las redes neuronales, lo que lo hace accesible a una amplia gama de lectores. libro comienza destacando los fundamentos del aprendizaje profundo, incluyendo la historia del campo, los diferentes tipos de modelos de aprendizaje profundo y la importancia de entender los principios básicos de estos modelos. A medida que el libro pase, el lector aprenderá a introducir redes neuronales multicapa, redes neuronales perforadas y redes neuronales recurrativas desde cero.

Aprender a partir do zero: Construir com Python dos primeiros princípios No mundo moderno baseado na tecnologia, é fundamental compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos na humanidade. O livro «Deep arning from Scratch: Building with Python from First Prínciples», de Seth Weidman, oferece uma introdução completa à formação profunda para especialistas em análise de dados e engenheiros de programação com experiência no aprendizado de máquinas. O autor usa a abordagem dos primeiros princípios para explicar como as redes neurais funcionam, oferecendo aos leitores uma compreensão completa dos fundamentos matemáticos, computacionais e conceituais do aprendizado profundo. Este livro foi escrito em um nível que envolve a falta de conhecimento prévio sobre o aprendizado profundo ou redes neurais, tornando-o acessível a uma ampla gama de leitores. O livro começa com a iluminação dos fundamentos do aprendizado profundo, incluindo o histórico da área, diferentes tipos de modelos de aprendizado profundo e a importância de compreender os princípios básicos desses modelos. À medida que o livro passa, o leitor aprenderá a implementar redes neuronais de camadas múltiplas, redes neurais personalizadas e redes neurais recorrentes a partir do zero.

Apprendimento profondo da zero: Costruire con Python tra i primi principi Nel mondo moderno basato sulla tecnologia, è fondamentale comprendere il processo di evoluzione tecnologica e il suo impatto sull'umanità. Il libro «Deep arning from Scratch: Building with Python from First Principi» di Seth Weidman offre un'introduzione completa all'apprendimento approfondito per esperti di analisi dei dati e tecnici di programmazione con esperienza di apprendimento automatico. L'autore utilizza l'approccio dei primi principi per spiegare come funzionano le reti neurali, fornendo ai lettori una comprensione completa delle basi matematiche, informatiche e concettuali dell'apprendimento profondo. Questo libro è scritto su un livello che prevede la mancanza di conoscenze preliminari sull'apprendimento profondo o le reti neurali, rendendolo accessibile a una vasta gamma di lettori. Il libro inizia con l'illuminazione delle basi dell'apprendimento approfondito, tra cui la storia dell'area, diversi tipi di modelli di apprendimento approfondito e l'importanza di comprendere i principi fondamentali di questi modelli. Al termine del libro, il lettore imparerà a implementare reti neurali multi-strati, reti neurali compresse e reti neurali ricorrenti da zero.

Deep arning von Grund auf: Mit Python aus den ersten Prinzipien bauen In der heutigen technologiebasierten Welt ist es entscheidend, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Seth Weidmans Buch Deep arning from Scratch: Building with Python from First Principles bietet eine umfassende Einführung in Deep arning für Datenwissenschaftler und Softwareingenieure mit maschinellem rnhintergrund. Der Autor nutzt den Ansatz der ersten Prinzipien, um zu erklären, wie neuronale Netze funktionieren, und bietet den sern ein umfassendes Verständnis der mathematischen, rechnerischen und konzeptionellen Grundlagen des Deep arning. Dieses Buch ist auf einer Ebene geschrieben, die einen Mangel an Vorkenntnissen über Deep arning oder neuronale Netzwerke voraussetzt, was es einem breiten serkreis zugänglich macht. Das Buch beginnt mit der Hervorhebung der Grundlagen des Deep arning, einschließlich der Geschichte des Bereichs, der verschiedenen Arten von Deep-arning-Modellen und der Bedeutung des Verständnisses der Grundprinzipien dieser Modelle. Im Laufe des Buches lernt der ser, mehrschichtige neuronale Netze, konvolutionäre neuronale Netze und wiederkehrende neuronale Netze von Grund auf zu implementieren.

Deep arning from Scratch: Budowanie z Pythonem z pierwszych zasad W dzisiejszym świecie opartym na technologii kluczowe znaczenie ma zrozumienie procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na ludzkość. Książka Setha Weidmana „Deep arning from Scratch: Building with Python from First Principles” oferuje kompleksowe wprowadzenie do głębokiego uczenia się dla naukowców danych i inżynierów oprogramowania z doświadczeniem w nauce maszyn. Autor stosuje pierwsze podejście do zasad, aby wyjaśnić, jak działają sieci neuronowe, zapewniając czytelnikom pełne zrozumienie matematycznych, obliczeniowych i koncepcyjnych podstaw głębokiego uczenia się. Książka ta jest napisana na poziomie, który sugeruje brak wcześniejszej wiedzy na temat głębokiego uczenia się lub sieci neuronowych, dzięki czemu jest dostępna dla szerokiego grona czytelników. Książka zaczyna się od podkreślenia podstaw głębokiego uczenia się, w tym historii dziedziny, różnych rodzajów modeli głębokiego uczenia się oraz znaczenia zrozumienia podstawowych zasad tych modeli. W miarę rozwoju książki, czytelnik nauczy się wdrażać wielostronne sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe i powtarzające się sieci neuronowe od podstaw.

למידה עמוקה מתוך Scratch: בניית פייתון מעקרונות ראשונים בעולם מבוסס הטכנולוגיה של ימינו, היא חיונית להבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית והשפעתה על האנושות. ספרו של סת 'ויידמן ”Deep Arning from Scratch: Building with Python from First Principles” מציע מבוא מקיף ללמידה עמוקה עבור מדעני נתונים ומהנדסי תוכנה בעלי ניסיון בלימוד מכונה. המחבר משתמש בגישה של עקרונות ראשונים כדי להסביר כיצד רשתות עצביות פועלות, ומספק לקוראים הבנה מלאה של התת-בסיס המתמטי, החישובי והרעיוני של למידה עמוקה. ספר זה נכתב ברמה המצביעה על חוסר ידע מוקדם של למידה עמוקה או רשתות עצביות, מה שהופך אותו נגיש למגוון רחב של קוראים. הספר מתחיל בכך שהוא מדגיש את היסודות של למידה מעמיקה, כולל ההיסטוריה של התחום, הסוגים השונים של מודלים ללמידה עמוקה, ואת החשיבות של הבנת העקרונות הבסיסיים של מודלים אלה. ככל שהספר מתקדם, הקורא ילמד ליישם רשתות עצביות רב-שכבתיות, רשתות עצביות קונבולוציוניות ורשתות עצביות חוזרות ונשנות מאפס.''

Sıfırdan Derin Öğrenme: İlk İlkelerden Python ile Bina Günümüzün teknoloji tabanlı dünyasında, teknolojik evrim sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak çok önemlidir. Seth Weidman'ın "Deep arning from Scratch: Building with Python from First Principles'adlı kitabı, makine öğrenimi deneyimine sahip veri bilimcileri ve yazılım mühendisleri için derin öğrenmeye kapsamlı bir giriş sunuyor. Yazar, sinir ağlarının nasıl çalıştığını açıklamak için ilk ilkeler yaklaşımını kullanır ve okuyuculara derin öğrenmenin matematiksel, hesaplamalı ve kavramsal temellerini tam olarak anlamalarını sağlar. Bu kitap, derin öğrenme veya sinir ağları hakkında önceden bilgi eksikliğini gösteren ve çok çeşitli okuyuculara erişilebilir kılan bir düzeyde yazılmıştır. Kitap, alanın tarihi, farklı derin öğrenme modelleri türleri ve bu modellerin temel ilkelerini anlamanın önemi de dahil olmak üzere derin öğrenmenin temellerini vurgulayarak başlar. Kitap ilerledikçe, okuyucu çok katmanlı sinir ağlarını, evrişimli sinir ağlarını ve tekrarlayan sinir ağlarını sıfırdan uygulamayı öğrenecektir.

التعلم العميق من الصفر: البناء مع البايثون من المبادئ الأولى في عالم اليوم القائم على التكنولوجيا، من الأهمية بمكان فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيره على البشرية. يقدم كتاب Seth Weidman «التعلم العميق من الصفر: البناء مع Python من First Principles» مقدمة شاملة للتعلم العميق لعلماء البيانات ومهندسي البرمجيات ذوي الخبرة في التعلم الآلي. يستخدم المؤلف نهج المبادئ الأولى لشرح كيفية عمل الشبكات العصبية، وتزويد القراء بفهم كامل للأسس الرياضية والحسابية والمفاهيمية للتعلم العميق. كتب هذا الكتاب على مستوى يشير إلى نقص المعرفة المسبقة بالتعلم العميق أو الشبكات العصبية، مما يجعله في متناول مجموعة واسعة من القراء. يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على أساسيات التعلم العميق، بما في ذلك تاريخ المجال، والأنواع المختلفة من نماذج التعلم العميق، وأهمية فهم المبادئ الأساسية لهذه النماذج. مع تقدم الكتاب، سيتعلم القارئ تنفيذ الشبكات العصبية متعددة الطبقات، والشبكات العصبية التلافيفية، والشبكات العصبية المتكررة من الصفر.

從頭開始深入學習：使用Python構建第一原理在當今基於技術的世界中，了解技術進化的過程及其對人類的影響至關重要。塞思·魏德曼（Seth Weidman）的著作《從頭開始的深度學習：從頭開始的使用Python進行構建》（Deep Arning from Scratch）為具有機器學習經驗的數據分析專家和軟件工程師提供了全面的深度學習介紹。作者使用第一原理的方法來解釋神經網絡的工作原理，使讀者充分了解深度學習的數學，計算和概念基礎。這本書寫的水平表明缺乏對深度學習或神經網絡的初步了解，因此可供廣泛的讀者使用。該書首先強調了深度學習的基礎，包括該地區的歷史，不同類型的深度學習模型以及理解這些模型的基本原理的重要性。隨著本書的進行，讀者將學會從頭開始引入多層神經網絡，卷積神經網絡和遞歸神經網絡。