I migliori libri sul deep learning

In questo articolo scopriremo quali sono i migliori libri e manuali sul deep learning. Il deep learning è uno dei maggiori trend all’interno della ricerca contemporanea legata all’intelligenza artificiale. Si tratta di una branca del machine learning che possiamo definire, in senso lato, come una intera classe di algoritmi di apprendimento automatico che lavorano in sinergia al fine di ottenere una completa ed esaustiva elaborazione dell’informazione (creando modelli di apprendimento su più livelli).

Possiamo identificare con il deep learning quella classe di algoritmi di machine learning che, utilizzando apposite reti neurali artificiali, sono in grado di identificare ed elaborare le relazioni complesse tra input e output immessi, riuscendo a svolgere compiti complicati in breve tempo e su una grande massa di dati.

Il deep learning ha applicazioni innumerevoli ed è già entrato a far parte del nostro quotidiano, anche se pochi ne sono consapevoli.
L'”apprendimento profondo” è alla base dei moderni traduttori online che permettono di trascrivere il parlato in testo, ci permette di interagire con l’assistente vocale sul nostro smartphone e in futuro, probabilmente, cambierà completamente l’interazione tra uomo e macchina rendendo quest’ultima in grado di “capire” il proprio utente, attraverso la comprensione, ad esempio,  della voce.

Nella nostra selezione sui migliori libri e manuali di deep learning abbiamo inserito molti testi scritti in lingua inglese e tra questi un volume dedicato alle applicazioni in campo medico che consigliamo vivamente di leggere.

Sono, infatti, stupefacenti i risultati che si stanno ottenendo applicando i metodi e le tecniche correlate all'”apprendimento profondo” alla diagnostica medica  e all’imaging medico: qui il deep learning trova ampia applicazione nella classificazione delle immagini e nella successiva identificazione della presenza o meno di una lesione.

La medicina del futuro sarà sommersa dalla crescita esponenziale dei dati dei pazienti e saranno allora centrali le tecnologie legate all’IA per poter sbrogliare ed analizzare questa enorme massa di informazioni.

Cliccando sulle copertine si accede alle schede complete dei libri su Amazon, con tutti i dettagli e le recensioni dei lettori. Le edizioni qui riportate sono quelle più aggiornate disponibili.

Deep learning. Dalle basi alle architetture avanzate con Python

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Negli ultimi dieci anni, con il ritorno delle reti neurali, la comprensione del Deep Learning è diventata essenziale e questo manuale fornisce un’introduzione approfondita per i data scientist e gli ingegneri del software con precedenti esperienze nel machine learning. Inizierete con le basi del Deep Learning e passerete rapidamente ai dettagli di importanti architetture avanzate, implementando tutto da zero. L’autore Seth Weidman vi mostra come funzionano le reti neurali usando un approccio basato su principi primi. Imparerete come applicare da zero le reti neurali multistrato, le reti neurali convoluzionali e quelle ricorrenti. Acquisendo una comprensione dettagliata di come queste reti funzionino matematicamente, computazionalmente e concettualmente, porterete a termine con successo i vostri futuri progetti di Deep Learning.

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Apprendimento profondo: Reti Neurali Artificiali (RNA)

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L’apprendimento profondo è uno dei grandi trend all’interno delle linee di ricerca di molti campi scientifici relativi all’IA e non solo. In questa ricerca sono state studiate le basi delle reti neurali. Le RNA possono essere definite come strutture composte da elementi di elaborazione semplice adattiva densamente interconnessi (chiamati neuroni artificiali o nodi) che sono in grado di eseguire calcoli massicciamente paralleli per l’elaborazione dei dati e la rappresentazione della conoscenza. La definizione di rete neurale artificiale è stata menzionata, la progettazione della rete neurale è stata discussa, è stato studiato l’apprendimento della rete neurale, i tipi più popolari di rete neurale, come le reti Hopfield, le reti di risonanza adattiva (ART), le reti Kohonen, le reti di Backpropagation, le reti ricorrenti, le reti di propagazione del contatore e le reti di base radiale (RBF) sono state studiate, così come sono state studiate le questioni generali nello sviluppo delle RNA.

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Deep Learning

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An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives.

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Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play

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Generative modeling is one of the hottest topics in AI. It&;s now possible to teach a machine to excel at human endeavors such as painting, writing, and composing music. With this practical book, machine-learning engineers and data scientists will discover how to re-create some of the most impressive examples of generative deep learning models, such as variational autoencoders,generative adversarial networks (GANs), encoder-decoder models, and world models.

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Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch: AI Applications Without a Phd

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Deep learning is often viewed as the exclusive domain of math PhDs and big tech companies. But as this hands-on guide demonstrates, programmers comfortable with Python can achieve impressive results in deep learning with little math background, small amounts of data, and minimal code. How? With fastai, the first library to provide a consistent interface to the most frequently used deep learning applications.

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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach

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This book describes how neural networks operate from the mathematical point of view. As a result, neural networks can be interpreted both as function universal approximators and information processors. The book bridges the gap between ideas and concepts of neural networks, which are used nowadays at an intuitive level, and the precise modern mathematical language, presenting the best practices of the former and enjoying the robustness and elegance of the latter.

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Artificial Intelligence Driven by Machine Learning and Deep Learning

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“The future of any business from banking, e-commerce, real estate, homeland security, healthcare, marketing, the stock market, manufacturing, education, retail to government organizations depends on the data and analytics capabilities that are built and scaled. The speed of change in technology in recent years has been a real challenge for all businesses. To manage that, a significant number of organizations are exploring the BigData (BD) infrastructure that helps them to take advantage of new opportunities while saving costs. Timely transformation of information is also critical for the survivability of an organization. Having the right information at the right time will enhance not only the knowledge of stakeholders within an organization but also providing them with a tool to make the right decision at the right moment. It is no longer enough to rely on a sampling of information about the organizations’ customers…”

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Deep Learning Applications and Intelligent Decision Making in Engineering – Examining the Impact of Deep Learning and Iot on Multi-industry Applications

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Deep learning includes a subset of machine learning for processing the unsupervised data with artificial neural network functions. The major advantage of deep learning is to process big data analytics for better analysis and self-adaptive algorithms to handle more data. When applied to engineering, deep learning can have a great impact on the decision-making process. Deep learning, as a recent AI technique, has proven itself efficient in solving many real-world problems. Deep learning algorithms are efficient, high performing, and an effective standard for solving these problems. In addition, with IoT, deep learning is in many emerging and developing domains of computer technology. Deep learning algorithms have brought a revolution in computer vision applications by introducing an efficient solution to several image processing-related problems that have long remained unresolved or moderately solved. Various significant IoT technologies in various industries, such as education, health, transportation, and security, combine IoT with deep learning for complex problem solving and the supported interaction between human beings and their surroundings.

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Deep Learning for Biomedical Applications

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This book is a detailed reference on biomedical applications using Deep Learning. Because Deep Learning is an important actor shaping the future of Artificial Intelligence, its specific and innovative solutions for both medical and biomedical are very critical. This book provides a recent view of research works on essential, and advanced topics.

Altri grandi campi di applicazione dell’IA e in particolar modo del deep learning sono l’astronomia e l’astrofisica: l’approccio ai problemi astrofisici ed astronomici con metodi basati sui paradigmi dell’apprendimento automatico si è rivelato efficiente nello studio, ad esempio, delle atmosfere esoplanetarie e nella catalogazione delle galassie.