Глубокое обучение для чайников

Введение
Часть 1. Появление глубокого обучения
Глава 1. Введение в глубокое обучение
Глава 2. Знакомство с принципами машинного
обучения
Глава 3. Получение и использование языка Python
Глава 4. Использование инфраструктуры глубокого
обучения
Часть 2. Основы лубокого обучения
Глава 5. Обзор матричной математики и
оптимизации
Глава 6. Основы линейной регрессии
Глава 7. Введение в нейронные сети
Глава 8. Построение простой нейронной сети
Глава 9. Переход к глубокому обучению
Глава 10. Сверточные нейронные сети
Глава 11. Введение в рекуррентные нейронные
сети
Часть 3. Взаимодействие с глубоким обучением
Глава 12. Классификация изображений
Глава 13. Передовые CNN
Глава 14. Обработка текстов на естественном
языке
Глава 15. Создание произведений
изобразительного искусства и музыки
Глава 16. Построение генеративно-состязательных
сетей
Глава 17. Глубокое обучение с подкреплением
Часть 4. Великолепные десятки
Глава 18. Десять приложений, требующих
глубокого обучения
Глава 19. Десять инструментов глубокого
обучения
Глава 20. Десять профессий, использующих
глубокое обучение