С ростом использования искусственного интеллекта в приложениях, удовлетворяющих потребности как бизнеса, так и потребителей, глубокое обучение становится как никогда важным для удовлетворения текущих и будущих потребностей рынка. С помощью этой книги вы изучите глубокое обучение и узнаете, как использовать машинное обучение в своих проектах. Второе издание Python Deep Learning познакомит вас с глубоким обучением, глубокими нейронными сетями и способами их обучения. с высокопроизводительными алгоритмами и популярными платформами Python. Вы познакомитесь с различными архитектурами нейронных сетей, такими как сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM) и капсульные сети. Вы также узнаете, как решать проблемы в области компьютерного зрения, обработки естественного языка (НЛП) и распознавания речи. Вы изучите подходы к генеративным моделям, такие как вариационные автокодировщики и генеративно-состязательные сети (GAN) для создания изображений. Углубляясь в новые области обучения с подкреплением, вы получите представление о современных алгоритмах, которые являются основными компонентами популярных игр Go, Atari и Dota. К концу книги вы будете хорошо разбираться в теории глубокого обучения и ее практическом применении.