Este livro oferece uma introdução abrangente às ideias centrais que sustentam o aprendizado profundo. Destina-se tanto a iniciantes em aprendizado de máquina quanto àqueles que já têm experiência na área.. Cobrir os conceitos-chave relacionados às arquiteturas e técnicas contemporâneas, este livro essencial equipa os leitores com uma base sólida para uma potencial especialização futura.. O campo do aprendizado profundo está passando por uma rápida evolução e, portanto, este livro se concentra em ideias que provavelmente resistirão ao teste do tempo.. O livro é organizado em numerosos capítulos curtos, cada um explorando um tópico distinto, e a narrativa segue uma progressão linear, com cada capítulo baseando-se no conteúdo de seus predecessores.. Esta estrutura é bem adequada para lecionar um curso de aprendizado de máquina de dois semestres para graduação ou pós-graduação, permanecendo igualmente relevante para aqueles envolvidos em pesquisa ativa ou em autoestudo.. Uma compreensão completa de aprendizado de máquina requer algum conhecimento matemático e, portanto, o livro inclui uma introdução autônoma à teoria da probabilidade. No entanto, o foco do livro é transmitir uma compreensão clara das ideias, com ênfase no valor prático no mundo real das técnicas, em vez da teoria abstrata.. Conceitos complexos são, portanto, apresentados a partir de múltiplas perspectivas complementares, incluindo descrições textuais, diagramas, fórmulas matemáticas e pseudocódigo.. Chris Bishop é um Fellow Técnico na Microsoft e é o Diretor da Microsoft Research AI4Science. Ele é Fellow do Darwin College Cambridge, Fellow da Royal Academy of Engineering e Fellow da Royal Society. Hugh Bishop é um Cientista Aplicado na Wayve, uma empresa de direção autônoma com aprendizado profundo em Londres, onde ele projeta e treina redes neurais profundas. Ele completou seu MPhil em Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial na Universidade de Cambridge.. "Chris Bishop escreveu um livro-texto fantástico sobre redes neurais em 1995 e tem um conhecimento profundo da área e de suas ideias centrais. Seus muitos anos de experiência em explicar redes neurais o tornaram extremamente hábil em apresentar ideias complicadas da maneira mais simples possível e é um prazer ver essas habilidades aplicadas aos novos desenvolvimentos revolucionários na área." -- Geoffrey Hinton "Com a recente explosão do aprendizado profundo e da IA como tópico de pesquisa, e a importância rapidamente crescente das aplicações de IA, um livro-texto moderno sobre o assunto era muito necessário. O "Novo Bispo" preenche a lacuna de forma magistral, cobrindo algoritmos para aprendizado supervisionado e não supervisionado, famílias de arquiteturas modernas de deep learning, bem como como aplicar tudo isso a várias áreas de aplicação." – Yann LeCun "Este livro excelente e muito educativo colocará o leitor a par dos principais conceitos e avanços em deep learning com uma ancoragem sólida em probabilidade. Estes conceitos estão a impulsionar os atuais sistemas de IA industriais e é provável que formem a base para avanços futuros em direção à inteligência artificial geral." -- Yoshua Bengio
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