Manual completo de aprendizagem profunda: CNNs, RNNs e modelos generativos (Portuguese Edition). Dieser Artikel ist nicht verfügbar.Manual completo de aprendizagem profunda: CNNs, RNNs e modelos generativos (Portuguese Edition)

Este livro oferece uma introdução abrangente e estruturada aos fundamentos, arquitecturas e aplicações da aprendizagem profunda. Começando com conceitos matemáticos fundamentais, como álgebra linear, probabilidade e otimização, constrói uma base sólida para a compreensão das redes neuronais modernas. O texto explora ideias-chave como a capacidade do modelo, a compensação de viés-variância, o sobreajuste e o ajuste de hiperparâmetros. Os leitores são então guiados pelas principais arquiteturas de aprendizagem profunda, incluindo Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para análise de imagens, Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e LSTMs para modelagem de sequências e modelos generativos avançados como Autoencoders, Variational Autoencoders (VAEs) e Generative Adversarial Networks (GANs). Cada capítulo apresenta explicações claras, diagramas e exemplos práticos para simplificar conceitos complexos. Concebido para estudantes, educadores e profissionais de IA, o livro fornece tanto profundidade teórica como conhecimentos práticos. Serve como uma referência completa para quem procura compreender, construir e aplicar modelos de aprendizagem profunda de forma eficaz em problemas do mundo real em visão computacional, processamento de linguagem natural e IA generativa.

Sundaresan K. arbeitet als Assistenzprofessor und Dr. Nallakumar R. arbeitet als außerordentlicher Professor in der Abteilung für künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft am Karpagam Institute of Technology. Ihre Interessengebiete sind Neuronale Netze und Datenanalyse.