Сверточные нейросети

Эта книга представляет собой подробное руководство по сверточным нейронным сетям (CNN) — одной из ключевых технологий в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Автор, Джейд Картер, шаг за шагом раскрывает секреты этой технологии, начиная с основ и заканчивая современными сложными архитектурами и подходами.

В книге рассматривается роль CNN в прорывных достижениях последних лет, таких как распознавание изображений, обнаружение объектов и генерация контента. Особое внимание уделяется практическому применению сверточных сетей в реальных задачах, включая медицинскую диагностику, автономные транспортные средства и прогнозирование климатических изменений.

Читатель познакомится с историей развития CNN — от неокогнитрона 1980-х годов и архитектуры LeNet-5 до революционной AlexNet 2012 года, ознаменовавшей начало «золотого века» глубокого обучения. Книга охватывает различные архитектуры CNN, методы регуляризации и нормализации, а также лучшие практики подготовки данных и настройки гиперпараметров.

Издание предназначено как для новичков в области машинного обучения, так и для опытных исследователей, желающих углубить свои знания о сверточных нейронных сетях и их практическом применении.