As informações sobre redes neurais artificiais (RNAs) estão amplamente disponíveis em vários recursos. Aqui está um detalhamento de onde você pode encontrá -lo, categorizado por tipo de recurso:
1. Cursos e tutoriais online: *
Coursera &EDX: Ofereça inúmeros cursos sobre Anns, variando de níveis introdutórios a avançados, geralmente de universidades de prestígio. Procure cursos sobre aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais. Muitos oferecem opções de auditoria gratuitas.
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udacity: Semelhante a Coursera e EDX, a Udacity fornece caminhos de aprendizado estruturados sobre IA e aprendizado profundo, geralmente com projetos práticos.
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rápido.ai: Oferece cursos práticos e acessíveis com foco em aplicativos de aprendizado profundo. Seu foco é menos na matemática teórica e mais na implementação prática.
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youtube: Muitos canais excelentes oferecem tutoriais e explicações sobre vários aspectos das RNAs. Procure canais com foco no aprendizado de máquina, aprendizado profundo e IA. Esteja atento à qualidade e precisão da informação; Verifique a credibilidade do uploader.
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Academia Khan: Embora não seja totalmente dedicado à Anns, a Khan Academy oferece materiais introdutórios sobre conceitos relacionados que podem construir uma base.
2. Livros: *
"Deep Learning" de Goodfellow, Bengio e Courville: Este é considerado o livro definitivo sobre aprendizado profundo, cobrindo uma ampla gama de tópicos em grande profundidade. É matematicamente rigoroso.
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"Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina" de Christopher Bishop: Um livro clássico que cobre abordagens probabilísticas do aprendizado de máquina, incluindo redes neurais.
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"Redes neurais e aprendizado profundo", de Michael Nielsen: Um livro on -line disponível gratuitamente que fornece uma boa introdução ao campo. Equilibra a teoria e exemplos práticos.
* Muitos outros livros estão disponíveis, cobrindo aspectos específicos das RNAs, como redes neurais convolucionais (CNNs) ou redes neurais recorrentes (RNNs). Pesquise a Amazon ou seu revendedor de livros favoritos por "Redes Neurais Artificiais", "Deep Learning" ou "Neural Networks".
3. Trabalhos e artigos de pesquisa: *
arxiv: Um servidor de pré -impressão que hospeda muitos trabalhos de pesquisa sobre aprendizado de máquina e RNAs. Você pode encontrar pesquisas de ponta aqui, geralmente antes de ser publicada em periódicos.
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IEEE Xplore &ACM Digital Library: Essas são bibliotecas digitais que contêm muitas publicações revisadas por pares sobre Anns e campos relacionados. O acesso pode exigir assinaturas.
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Google Scholar: Um poderoso mecanismo de pesquisa especificamente para literatura acadêmica.
4. Documentação e blogs online: *
Tensorflow &Pytorch Documentação: Estes são os sites de documentação para duas estruturas populares de aprendizado profundo. Eles incluem tutoriais e exemplos, geralmente com código.
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blogs e artigos de pesquisadores e profissionais de IA: Muitas pessoas e organizações publicam postagens e artigos de blogs que explicam conceitos e avanços nas RNAs. Pesquise tópicos relevantes no Google ou médio.
Escolher o recurso certo depende do seu histórico e do estilo de aprendizado: *
Iniciantes: Comece com cursos on -line (Coursera, Udacity, Fast.ai), tutoriais no YouTube ou o livro on -line de Michael Nielsen.
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alunos intermediários: Explore cursos mais avançados e aproveite o livro de "aprendizado profundo".
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alunos avançados: Concentre -se em trabalhos de pesquisa e livros especializados sobre arquiteturas específicas da RNA.
Lembre -se de começar com o básico e aumentar gradualmente a complexidade à medida que você constrói seu entendimento. Boa sorte!
