Neural Networks with TensorFlow and Keras: Training, Generative Models, and Reinforcement Learning
Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию и обучению нейронных сетей с использованием современных фреймворков TensorFlow и Keras. Автор подробно рассматривает фундаментальные концепции машинного обучения, начиная с основ работы с тензорами и заканчивая сложными архитектурами.
В первой части книги читатель знакомится с базовыми компонентами нейронных сетей: нейронами, слоями, функциями активации и процессами инициализации. Особое внимание уделяется математическим операциям с тензорами, их преобразованию и параллельным вычислениям, что составляет основу для эффективной работы с данными в ML.
Далее книга охватывает ключевые темы современного машинного обучения, включая обучение моделей, создание генеративных моделей (таких как GANs) и методы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Каждая концепция подкрепляется практическими примерами и кодом, что позволяет сразу применять знания на практике.
Издание подходит как для начинающих, желающих понять основы нейронных сетей, так и для опытных разработчиков, стремящихся углубить свои знания в области генеративного ИИ и RL с использованием промышленных инструментов.
