Вы можете пометить репозиторий github, где объясняется все нижеследующее:
Github: https://github.com/Mohit888-R/deep-learning-tutorial/tree/main
Глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта, позволив машинам учиться на основе данных и выполнять сложные задачи, которые ранее считались исключительными для людей. В этой всеобъемлющей статье мы отправимся в путешествие от основ глубокого обучения к его практической реализации. Мы рассмотрим ключевые концепции, архитектуры, приложения и новейшие технологии, способствующие прогрессу в этой области. К концу этой статьи читатели будут иметь четкое представление о глубоком обучении и будут готовы приступить к своим собственным проектам глубокого обучения.
Оглавление:
- Введение
- Определение и важность глубокого обучения
- Историческая справка
2. Основы нейронных сетей
- Искусственные нейроны (перцептроны)
- Функции активации
- Архитектура нейронных сетей
3. Архитектуры глубокого обучения
- Нейронные сети с прямой связью
- Сверточные нейронные сети (CNN)
- Рекуррентные нейронные сети (RNN)
- Генеративно-состязательные сети (GAN)
- Трансформеры
4. Обучение нейронных сетей
- Функции потерь
- Обратное распространение
- Градиентный спуск и варианты
- Переобучение и регуляризация
5. Библиотеки и фреймворки глубокого обучения
- ТензорФлоу
- ПиТорч
- Керас
6. Компьютерное зрение с глубоким обучением
- Классификация изображений
- Обнаружение объекта
- Сегментация изображения
7. Обработка естественного языка (NLP) с глубоким обучением
- Вложения слов
- Анализ настроений
- Распознавание именованных объектов
8. Обучение с подкреплением и глубокие Q-сети
- Марковские процессы принятия решений
- Q-обучение
- Глубокие Q-сети (DQN)
9. Передача обучения и предварительно обученных моделей
- Тонкая настройка моделей
- Использование предварительно обученных моделей
10. Объяснимый ИИ в глубоком обучении
- Важность интерпретируемости модели
- Методы объяснимого ИИ
11. Реальные приложения глубокого обучения
- Здравоохранение
- Финансы
- Автономные транспортные средства
- Игры
- Распознавание речи
12. Реализация проекта глубокого обучения
- Сбор данных и предварительная обработка
- Выбор модели и проектирование архитектуры
- Обучение и оценка
- Развертывание модели
13. Будущие тенденции и вызовы
- Квантовые вычисления и глубокое обучение
- Этические соображения и предвзятость
Глубокое обучение стало революционной технологией с широким спектром приложений. С концепциями, архитектурами и методами реализации, описанными в этой статье, читатели теперь могут приступить к глубокому обучению. Эта область постоянно развивается, и отслеживание последних тенденций и технологий будет иметь решающее значение для раскрытия всего потенциала глубокого обучения в будущем.
