Yapay zekâ; insan beynini, düşünce yapısını, öğrenme, karar verme gibi yeteneklerini taklit ederek makineler üzerinde modellemeyi sağlamaktadır. Derin öğrenme, geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinden farklı olarak kodlanmış kurallar ile öğrenmek yerine, resim, video, ses ve metinlere ait verilerin simgelerinden otomatik olarak öğrenebilmektedirler.
Bu kitapta hem teorik hem de uygulama olarak derin öğrenmenin mantığı ve yöntemleri incelenmiştir. Bu sayede derin öğrenmenin ne olduğu ile ilgili okuyuculara fikir vermek ve derin öğrenmeyi popüler örneklerle anlatmaya çalışmaktan ziyade, işin matematiğinin anlaşılmasına yardımcı olmak amaçlanmıştır.
- Derin Öğrenme - Derin Öğrenme Nedir - Derin Öğrenmenin Tarihçesi - Derin Öğrenmenin Temelleri - Makine Öğrenmesi - Yapay Sinir Ağları - Derin Öğrenmenin Temelleri ve Derin Öğrenme Algoritması - Derin Öğrenme Yöntemleri - Evrişimli Sinir Ağları - Oto-Kodlayıcılar - Kısıtlı Boltzmann Makinesi - Derin İnanç Ağları - Derin Boltzmann Makinesi - Derin Öğrenme Uygulamaları - Sağlıkta Derin Öğrenme Uygulamaları - Derin Öğrenme Kütüphaneleri-Yazılımları - Derin Öğrenme Kütüphaneleri - Derin Öğrenme Uygulama alanları ve Uygulamaları - Derin Öğrenme Uygulama Alanları - CNN uygulaması - DBN uygulaması
(Tanıtım Bülteninden)
Hamur Tipi : 2. Hamur
Sayfa Sayısı : 144
Ebat : 15 x 21
İlk Baskı Yılı : 2019
Baskı Sayısı : 1. Basım