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.

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.

''

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.