Предисловие 18
Благодарности 20
О книге21
Об авторе 23
Иллюстрация на обложке 24
От издательства 25
Глава 1. Что такое глубокое обучение 26
Глава 2. Математические основы нейронных сетей 56
Глава 3. Введение в Keras и TensorFlow 103
Глава 4. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия 135
Глава 5. Основы машинного обучения 165
Глава 6. Обобщенный процесс машинного обучения 203
Глава 7. Работа с Keras: глубокое погружение 226
Глава 8. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения 260
Глава 9. Продвинутые приемы глубокого обучения в технологиях компьютерного зрения 303
Глава 10. Глубокое обучение на временных последовательностях 350
Глава 11. Глубокое обучение для текста 384
Глава 12. Генеративное глубокое обучение 449
Глава 13. Методы и приемы для применения на практике 506
Глава 14. Заключение 529

 Глубокое обучение динамично развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет фундаментальных знаний в области математики или науки о данных. Настала пора познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras! В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле — делится знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями.  Вы быстро приобретете навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения.