DeepMind-Trask《Grokking Deep Learning》图书及代码, 带你无障碍深度学习,高中数学OK

2020 年 2 月 29 日 专知

【导读】Andrew Trask 是DeepMind的科学家,同时也是OpenMinded的负责人。他著作的《Grokking Deep Learning》(《图解深度学习》),由Manning出版社出版,并采用MEAP,从2016年8月开始,一直采用不定期更新的方式放送。时至今日,这本书终于完本啦,完结撒花。本书主打入门教学,书中各种插画丰富生动,是学习深度学习的入门好书。


作者简介:

Andrew Trask 博士 是DeepMind 的一位科学家,同时是他也是OpenMinded的负责人,博士毕业于牛津大学,个人主页是:https://iamtrask.github.io/



Grokking Deep Learning


人工智能是本世纪最令人兴奋的技术之一,深度学习在很多方面都是世界上最强大人工智能系统背后的“大脑”。这些系统模仿人类大脑内部的神经元行为,正迅速赶上人类创造者的智力水平,打败世界围棋冠军,在视频游戏、驾驶汽车、翻译语言、有时甚至帮助执法部门打击犯罪方面取得超人的表现。深度学习是一场正在改变全球每个行业的革命。


探索深度学习,更深入地挖掘深度学习的世界。这本书和视频组合涵盖一切,你需要真正探索这个令人兴奋的世界。


这本书将帮助您真正理解如何从头开始构建深度学习算法。你将理解深度学习是如何在比人类更高的层次上学习的。你将能够理解最先进的人工智能背后的“大脑”。此外,与其他假定具有高级微积分知识并利用复杂数学符号的课程不同,如果您是通过高中代数考试的Python黑客,那么您已经准备好了。到最后,你甚至可以造一个人工智能来学习在经典的雅达利游戏中打败你。


地址:

https://livebook.manning.com/#!/book/grokking-deep-learning


代码地址:

https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning


部分书稿:




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Andrew Trask是牛津大学的博士学位学生和DeepMind的研究科学家。 之前,安德鲁(Andrew)是数字推理(Digital Reasoning)的研究员兼分析产品经理,在那里他培训了全球最大的人工神经网络,并帮助指导了Synthesys认知计算平台的分析路线图。
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