Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python

Эта книга представляет собой углублённое руководство по глубокому обучению с использованием TensorFlow 2.0, написанное с акцентом на математические основы. Автор Сантану Паттанаик подходит к теме искусственного интеллекта с фундаментальной точки зрения, объясняя ключевые концепции линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и статистики, необходимые для понимания современных алгоритмов машинного обучения.

Второе издание обновлено для работы с TensorFlow 2.0 и охватывает передовые архитектуры нейронных сетей, включая свёрточные сети (CNN), рекуррентные сети (RNN), долгую краткосрочную память (LSTM), генеративно-состязательные сети (GAN) и трансформеры. Особое внимание уделяется практической реализации на Python, что позволяет читателям не только понять теорию, но и научиться применять её в реальных проектах.

Книга подходит для разработчиков, исследователей и студентов, которые уже имеют базовые знания в области машинного обучения и хотят углубить своё понимание математических аспектов глубокого обучения. Многочисленные примеры кода, упражнения и иллюстрации помогают закрепить материал и освоить инструменты TensorFlow 2.0 для решения сложных задач искусственного интеллекта.