7 Cuốn sách Deep Learning hay nhất nên đọc năm 2023

• Học thạc sĩ giáo dục online 2024 cần điều kiện gì?
• Top 5 trung tâm đào tạo trực tuyến công nghệ thông tin uy tín
• Hệ thống đào tạo trực tuyến LMS là gì? Cách học online mới cho các bạn đi làm
• Hệ thống đào tạo trực tuyến elearning nào ở Việt Nam được tin cậy
• Review trung tâm đào tạo trực tuyến đại học mở

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phức tạp đã phát triển và sinh ra một số ngành xứng đáng được xem xét tập trung riêng, đó là học máy (ML) và tập hợp con ML “ Deep Learning.” 

Deep learning là quá trình tận dụng phân tích dữ liệu và những thành tựu mới nhất về sức mạnh tính toán để cho phép máy tính quan sát, học hỏi và phản ứng với các tình huống tương đối phức tạp nhanh hơn con người có thể.Dưới đây là danh sách những cuốn sách Deep Learning hay nhất mà bạn phải đọc vào năm 2023.

1. Grokking Deep Reinforcement Learning, của Miguel Morales

Trong Deep Learning, có một tập hợp con học tăng cường sâu (DRL). Nguyên tắc này trong một nguyên tắc dựa trên kinh nghiệm người dùng và thử và sai để xác định các lộ trình hiệu quả và hiệu quả nhất cho một quy trình hoặc vấn đề nhất định. Một số ứng dụng DRL tiên tiến nhất có thể dự đoán các chuyển động trên thị trường chứng khoán và thậm chí đánh bại các đại kiện tướng cờ vua.

Cuốn sách Deep Learning của Morales sử dụng cách tiếp cận thực hành để học DRL bằng cách cung cấp các bài tập để giúp người học xây dựng hệ thống Deep Learning của riêng họ bằng ngôn ngữ lập trình Python. Nó cũng bao gồm việc sử dụng phong phú các ví dụ và hình minh họa để đưa về nhà các nguyên tắc cơ bản và ứng dụng thực tế của DRL. Grokking Deep Reinforcement Learning cũng bao gồm sách điện tử đi kèm để bạn luôn có quyền truy cập trên máy tính để bàn hoặc thiết bị di động của mình.

2. Deep Learning for Vision Systems của Mohamed Elgendy  

Mặc dù nó vẫn có vẻ là điều không tưởng trong tương lai, nhưng các phương tiện tự lái đang ở rất gần và sẽ sớm trở thành tiêu chuẩn. Ngay cả bây giờ, nhiều ô tô mới có hệ thống phát hiện các vật thể trên đường đi của bạn khi bạn lùi ra khỏi đường lái xe. Công nghệ chính thúc đẩy sự phát triển này là thị giác máy tính, được kích hoạt thông qua Deep Learning, cung cấp cho máy tính “đôi mắt” cho phép chúng tương tác với thế giới thực.  

Chuyên gia AI Mohamed Elgendy, Phó Giám đốc Kỹ thuật tại Rakuten, đã viết một cuốn sách Deep Learning chứa đầy trí tuệ và vô cùng dễ tiếp cận. Deep Learning for Vision Systems sử dụng đại số cơ bản để giải thích các khái niệm cho phép máy tính “nhìn thấy” và tìm hiểu cách thế giới vật chất hoạt động, với các hướng dẫn giúp bạn xây dựng các ứng dụng để nhận dạng khuôn mặt và tạo hình ảnh.

3. Deep Learning in Computer Vision do Mahmoud Hassaballah và Ali Ismail Awad biên tập

Một cuốn sách Deep Learning khác đi sâu vào lĩnh vực thị giác máy tính, Deep Learning in Computer Vision : Nguyên tắc và Ứng dụng giới thiệu các nguyên tắc Deep Learning đằng sau một chủ đề cụ thể trong mỗi chương. Các chủ đề bao gồm phát hiện đối tượng bằng mạng thần kinh tích chập, hệ thống nhận dạng khuôn mặt đa sinh trắc học, phân đoạn ngữ nghĩa sâu trong lái xe tự động, v.v. Dành cho các chuyên gia AI có kinh nghiệm và những người học nâng cao, cuốn sách này tập trung vào các lĩnh vực thị giác máy tính, nhận dạng mẫu và xử lý hình ảnh.

4. Deep Learning của Lan Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville 

Cuốn sách Deep Learning này bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Deep Learning và nhằm giúp những người hoàn toàn mới trong lĩnh vực này. Các tác giả, những người đi đầu trong lĩnh vực của họ, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đạt được kiến ​​thức về các khái niệm toán học như đại số tuyến tính và xác suất để hiểu rõ hơn cách thức hoạt động của Deep Learning, vượt ra ngoài phạm vi mã hóa đơn thuần. Cuốn sách Deep Learning này cũng giải thích các khái niệm deep learning được sử dụng rộng rãi trong ngành, mô hình hóa trình tự và nhận dạng giọng nói. 

Mặc dù bạn có thể mua bản in của cuốn sách từ hầu hết các nhà bán sách trực tuyến, nhưng cuốn sách toàn diện này cũng có phiên bản trực tuyến miễn phí. Từ liên kết (trong tiêu đề, ở trên), bạn cũng có thể truy cập các bài giảng, bài tập và liên kết đến các trang web bổ sung. Đây là một nơi tuyệt vời để bắt đầu nếu bạn hoàn toàn mới trong lĩnh vực này.

5. Trí tuệ nhân tạo bằng ví dụ của Denis Rothman

Cuốn sách Deep Learning này giải thích các nguyên tắc cơ bản của AI, bao gồm một phần khá lớn dành cho các khái niệm Deep Learning và sẽ giúp bạn phát triển các chức năng AI của riêng mình bằng các bài tập và hướng dẫn thực hành. Các ví dụ thực tế về các ứng dụng Deep Learning được trình bày chi tiết trong cuốn sách bao gồm các ứng dụng AI trong chuỗi khối và Internet vạn vật (IoT). Bạn cũng sẽ học cách phát triển các chức năng của chatbot bằng cách sử dụng mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng nơ-ron tích chập (CNN).

Trí tuệ nhân tạo được sửa đổi và cập nhật hoàn toàn theo Ví dụ Phiên bản thứ hai bao gồm các ví dụ để kết hợp học tăng cường và Deep Learning, cũng như các phát triển mới khác trong AI và học máy.

>>> Xem thêm: Review khóa học học lập trình machine learning tại FUNiX

6. Neural Networks and Deep Learning của Michael Nielsen

Cuốn sách Deep Learning miễn phí này đề cập đến mô hình lập trình mạng thần kinh lấy cảm hứng từ bộ não con người và giúp kết nối các điểm giữa các mạng này với Deep Learning. Được coi là một trong những cuốn sách hay nhất. Neural Networks and Deep Learning sử dụng cách tiếp cận lý thuyết đối với chủ đề để minh họa cách nó có thể giúp giải quyết các vấn đề phổ biến xung quanh nhận dạng giọng nói và hình ảnh, cũng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 

Mặc dù cuốn sách trình bày toán học nâng cao đằng sau các khái niệm Deep Learning này, Nielsen cũng cung cấp hướng dẫn để giúp bạn hiểu về nó và tóm tắt của từng chương không có toán học. Cho rằng nó miễn phí và được đánh giá cao, đây là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho những người mới tham gia lĩnh vực Deep Learning.

7. Deep Learning: A Practitioner’s Approach, by Adam Gibson and Josh Patterson

Adam Gibson và Josh Patterson là những người đồng sáng tạo Deeplearning4j (DL4J), đã trở thành thư viện lập trình Java tiêu chuẩn cho deep learning. Deep Learning: A Practitioner’s Approach của người thực hành bao gồm các nguyên tắc cơ bản của cả học máy và Deep Learning, áp dụng cách tiếp cận công nghệ thực tế hơn các phương pháp khác. Cuốn sách này giải thích cách các mạng sâu phát triển từ mạng nơ-ron, kiến ​​thức cơ bản về RNN và CNN, cách ánh xạ các mạng sâu cụ thể cho đúng vấn đề, cách sử dụng thư viện lập trình DL4J nguyên bản trên Spark và Hadoop,…

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn