Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.
Kniga predstavljaet soboj kratkoe, no obstojatelnoe vvedenie v sovremennye nejronnye seti, iskusstvennyj intellekt i tekhnologii glubokogo obuchenija. V nej predstavleno bolee 20 rabotosposobnykh nejronnykh setej, napisannykh na jazyke Python s ispolzovaniem modulnoj biblioteki Keras, rabotajuschej poverkh bibliotek TensorFlow ot Google ili Theano ot kompanii Lisa Lab. Opisan funktsionalnyj API biblioteki Keras i vozmozhnosti ego rasshirenija. Rassmotreny algoritmy obuchenija s uchitelem (prostaja linejnaja regressija, klassicheskij mnogoslojnyj pertseptron, glubokie svertochnye seti), a takzhe algoritmy obuchenija bez uchitelja - avtokodirovschiki i porozhdajuschie seti. Dano vvedenie v tekhnologiju glubokogo obuchenija s podkrepleniem i ee primenenie k postroeniju igr so vstroennym iskusstvennym intellektom.Izdanie prednaznacheno dlja programmistov i spetsialistov po analizu i obrabotke dannykh.
