12+
Нет отзывов
Купили 138 человек
Аннотация
| Серия | Библиотека MIT |
|---|---|
| Издательство | |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Страниц | 608 |
| Год, тираж | 2025, 2 000 экз. |
2 399 ₽2 831 ₽
-15%
В наличии
как получить заказ
В магазинах сетиВ вс, 16 ноября — бесплатно
- В пунктах выдачиВо вт, 18 ноября — бесплатно
- КурьеромВ пн, 17 ноября — бесплатно
- Почтой РоссииВо вт, 18 ноября — от 626 ₽
Получить сегодня
В наличии в 32 магазинах, 2 399 ₽
Отзывы
0Описание и характеристики
Погружение в машинное и глубокое обучение
В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что нужно.
Экспертиза без лишних подробностей
Здесь предлагается авторитетное, доступное и современное изложение всех основных тем глубокого обучения, включая последние достижения и передовые концепции. Издание интуитивно понятно представляет критически важные для понимания ML идеи.
Комплексный и дружелюбный подход
Каждая концепция описана простым языком, а затем подробно разобрана с использованием математических формул и иллюстратива. Это делает сложные темы более доступными для понимания и усвоения любому читателю с базовыми знаниями в прикладной математике.
Современные и актуальные темы
Короткие и содержательные главы построены так, чтобы плавно усложняться, помогая постепенно осваивать все более сложные понятия.
Теория в комплекте с практикой
Прагматичный подход, совмещающий теорию с практикой, дает достаточную детализацию для создания простых версий моделей. Оптимально презентованные идеи отграничивают важные концепции от второстепенного контекста.
Доступность и поддержка
Минимальные математические требования, обширное количество иллюстраций и графики делают материал доступным. Более того, в книгу включены упражнения по программированию на Python, что позволяет моментально применить знания на практике.
Об авторе
Саймон Джей Ди ПРИНС — почетный профессор информатики в Университете Бата, автор книги Computer Vision: Models, Learning and Inference. Автор статей в областях компьютерного зрения, биометрии, психологии, физиологии, медицинской визуализации, компьютерной графики. Исследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, руководил группами ученых-исследователей в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и др.
«Книга "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей" полностью оправдывает свое название. Она дает исчерпывающее представление о машинном и глубоком обучении, а также структурирует колоссальный объем знаний. Книга подходит как для математиков, которые хотят иметь представление об ИИ, так и для программистов, которые хотят понимать природу используемых формул». — Матвей Пак, генеральный директор компании METAMENTOR
В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что нужно.
Экспертиза без лишних подробностей
Здесь предлагается авторитетное, доступное и современное изложение всех основных тем глубокого обучения, включая последние достижения и передовые концепции. Издание интуитивно понятно представляет критически важные для понимания ML идеи.
Комплексный и дружелюбный подход
Каждая концепция описана простым языком, а затем подробно разобрана с использованием математических формул и иллюстратива. Это делает сложные темы более доступными для понимания и усвоения любому читателю с базовыми знаниями в прикладной математике.
Современные и актуальные темы
Короткие и содержательные главы построены так, чтобы плавно усложняться, помогая постепенно осваивать все более сложные понятия.
Теория в комплекте с практикой
Прагматичный подход, совмещающий теорию с практикой, дает достаточную детализацию для создания простых версий моделей. Оптимально презентованные идеи отграничивают важные концепции от второстепенного контекста.
Доступность и поддержка
Минимальные математические требования, обширное количество иллюстраций и графики делают материал доступным. Более того, в книгу включены упражнения по программированию на Python, что позволяет моментально применить знания на практике.
Об авторе
Саймон Джей Ди ПРИНС — почетный профессор информатики в Университете Бата, автор книги Computer Vision: Models, Learning and Inference. Автор статей в областях компьютерного зрения, биометрии, психологии, физиологии, медицинской визуализации, компьютерной графики. Исследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, руководил группами ученых-исследователей в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и др.
«Книга "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей" полностью оправдывает свое название. Она дает исчерпывающее представление о машинном и глубоком обучении, а также структурирует колоссальный объем знаний. Книга подходит как для математиков, которые хотят иметь представление об ИИ, так и для программистов, которые хотят понимать природу используемых формул». — Матвей Пак, генеральный директор компании METAMENTOR
| Код | 3100665 |
|---|---|
| Издательство | |
| Серия | Библиотека MIT |
| Автор | |
| Переводчик | Беленкович Владимир Михайлович |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Кол-во страниц | 608 |
| Год издания | 2025 |
| Тираж | 2 000 экз. |
| ISBN | 978-5-04-192658-8 |
| Раздел | Компьютерные самоучители. Справочники |
| Размеры | 3.3 см × 17.2 см × 24.3 см |
| Вес | 0.95 кг |