Beschreibung
Neural Networks from Scratch in Python ist ein Buch, das darauf abzielt, den Lesern beizubringen, wie man neuronale Netzwerke unabhängig aufbaut, ohne auf Bibliotheken angewiesen zu sein. Dieser Ansatz hilft Lernenden, ein tieferes Verständnis für Deep Learning und dessen Komponenten zu erlangen. Das Buch wird von kostenlosen Tutorial-Videos und Beispielcode auf YouTube begleitet, was ein multimediales Lernerlebnis bietet. Das physische Buch ist sowohl in Softcover- als auch in Hardcover-Formaten erhältlich und wird in voller Farbe gedruckt, um das Lernen mit Bildern, Diagrammen und Syntaxhervorhebung in Python zu verbessern.
Das Buch beginnt mit einer Einführung in neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen, bevor es schnell zu praktischen Programmierübungen übergeht. Die Leser lernen, Neuronen zu codieren, sie in Schichten zu verbinden, Aktivierungsfunktionen wie ReLU und Softmax zu programmieren, den Kreuzentropieverlust zu berechnen und Backpropagation mit Optimierern wie SGD und Adam durchzuführen. Das Buch legt Wert auf das Programmieren in reinem Python, bevor NumPy für mathematische Operationen eingeführt wird, was einen doppelten Lernvorteil bietet.
Ergänzende Animationen und QR-Codes sind enthalten, um komplexe Konzepte zu verdeutlichen und das Material leichter verdaulich zu machen. Das Buch bietet auch Zugang zu einer E-Book-Version im PDF- und Google-Dokumenten-Format, die es den Lesern ermöglicht, zu markieren und Kommentare für interaktives Lernen und Unterstützung hinzuzufügen. Diese Funktion ermöglicht direkte Hilfe von den Autoren und der Community, was das Lernerlebnis verbessert.
Neural Networks from Scratch ist ideal für Personen mit grundlegenden Kenntnissen in Python und objektorientierter Programmierung, jedoch sind keine Vorkenntnisse in neuronalen Netzwerken oder fortgeschrittener Mathematik erforderlich. Das Buch zielt darauf ab, die Leser mit den Fähigkeiten auszustatten, neuronale Netzwerke von Grund auf zu erstellen und zu trainieren, und fördert ein tieferes Verständnis für Datenverarbeitung, Aktivierungsfunktionen und Modellbildung.
Buchdetails
Bauen Sie neuronale Netzwerke ohne Bibliotheken
Enthält Tutorial-Videos und Beispielcode
Erhältlich in Softcover und Hardcover
Druck in voller Farbe mit Syntaxhervorhebung
Behandelt Neuronen, Schichten und Aktivierungsfunktionen
Lehrt Backpropagation und Optimierer
Ergänzende Animationen und QR-Codes
Interaktives E-Book mit Kommentarfunktion
Für wen dieses Buch ist
- Anfänger lernen
- Deep Learning Bildung
- Python Programmierpraxis
- Interaktives Lernen
- Ergänzende Tutorials
