К 3D глубокому обучению искусственные нейронные сети с использованием Python

3D глубокое обучение, нейронные сети, Python

Практическое руководство для начинающих по использованию искусственных нейронных сетей на языке Python

В области искусственного интеллекта немногие технологии вызвали столько внимания и достигли прорывных успехов, как искусственные нейронные сети. Вдохновленные сложной взаимосвязью человеческого мозга (извините за грубое слово), эти надежные алгоритмические структуры революционизировали область глубокого обучения, занося нас в эру беспрецедентного машинного интеллекта.

Теперь моя задача – убедиться, что вы можете перейти к трехмерным вещам, одному из самых сложных уровней в глубоком обучении (DL)!

Но в этом путешествии я также должен убедиться, что вы можете работать как самостоятельное приложение (да, вы – жизненное приложение 😁), где у вас есть все необходимые ингредиенты для создания следующих крупных проектов: концепции глубокого обучения, знание программирования, трехмерное видение и незаменимое веселое руководство, которое будет сопровождать вас на этом пути.

В этой сессии мы отправляемся в захватывающее путешествие, чтобы заставить основы искусственных нейронных сетей работать над простой задачей: классификацией изображений. Это идеальная прагматическая площадка для демистификации основных концепций (архитектура, слои и функции активации) для обучения модели нейронной сети, касающейся обратного распространения ошибки, алгоритмов оптимизации и функций потерь.

• Как новая парадигма Google AI устраняет затраты на составление в многошаговых алгоритмах машинного обучения ML для улучшения полезности
• В данной статье Alibaba Group представляет FederatedScope-LLM комплексный пакет для настройки LLM в федеративном обучении
• Извлечение темы документа с помощью больших языковых моделей (LLM) и алгоритма латентного разбиения Дирихле (LDA)

Я разделил этот учебник на четыре основных шага, которые мы будем следовать, как показано ниже.

Я знаю, вы готовы больше, чем когда-либо, поэтому освободите немного места в своем уме, чтобы скачать первый…