Ennen Memmoa muistiinpanoni olivat hajallaan PDF-tiedostoissa. Nyt työtila kokoaa kaiken yhteen – näen tarkalleen, mitä on vielä opiskeltavana.
This textbook tackles the problem of formulating AI systems by combining probabilistic modeling and deep learning. Moreover, it goes beyond typical predictive modeling and brings together supervised learning and unsupervised learning. The resulting paradigm, called deep generative modeling, utilizes the generative perspective on perceiving the surrounding world. It assumes that each phenomenon is driven by an underlying generative process that defines a joint distribution over random variables and their stochastic interactions, i.e., how events occur and in what order. The adjective "deep" comes from the fact that the distribution is parameterized using deep neural networks. There are two distinct traits of deep generative modeling. First, the application of deep neural networks allows rich and flexible parameterization of distributions. Second, the principled manner of modeling stochastic dependencies using probability theory ensures rigorous formulation and prevents potential flaws in reasoning. Moreover, probability theory provides a unified framework where the likelihood function plays a crucial role in quantifying uncertainty and defining objective functions.
Deep Generative Modeling is designed to appeal to curious students, engineers, and researchers with a modest mathematical background in undergraduate calculus, linear algebra, probability theory, and the basics in machine learning, deep learning, and programming in Python and PyTorch (or other deep learning libraries). It will appeal to students and researchers from a variety of backgrounds, including computer science, engineering, data science, physics, and bioinformatics, who wish to become familiar with deep generative modeling. To engage the reader, the book introduces fundamental concepts with specific examples and code snippets. The full code accompanying the book is available on github.
The ultimate aim of the book is to outline the most important techniques in deep generative modeling and, eventually, enable readers to formulate new models and implement them.
Ennen Memmoa muistiinpanoni olivat hajallaan PDF-tiedostoissa. Nyt työtila kokoaa kaiken yhteen – näen tarkalleen, mitä on vielä opiskeltavana.
Memmon yhteenvedot ovat kultaa ennen kokeita. Minun ei tarvitse lukea 800 sivua uudelleen kaksi viikkoa ennen – vain tärkeimmät osat.
AI-chat on pelastanut minut useammin kuin kerran tenttiä edeltävänä iltana. Kysyn vain, kunnes ymmärrän – ilman, että tarvitsee odottaa opiskeluryhmän vastausta.
Visat osuvat juuri siihen, mitä minun tarvitsee tietää. Memmo seuraa, mihin jään jumiin – joten harjoittelen vain sitä, mikä on sen arvoista.
Muistikortit toistuvalla harjoittelulla ovat taikaa. Memmo tietää, milloin olen unohtamassa jotain, ja tuo sen takaisin.
AI-podcastit ovat suosikkini. Kuuntelen niitä matkalla kouluun ja saan kertauksen ilman, että tarvitsee istua tietokoneen ääressä.
Handbok i kvalitativa metoder
281 kr
Hållbar utveckling: en introduktion för ingenjörer och andra problemlösare
334 kr
Brymans Samhällsvetenskapliga metoder
390 kr
Projektledning
491 kr
Den orättvisa hälsan: om socioekonomiska skillnader i hälsa och livslängd
326 kr
Organizational Leadership
429 kr
Vetenskapsteori för nybörjare
196 kr
På väg mot läraryrket
172 kr
Det sociala livet i skolan: Socialpsykologiska perspektiv
253 kr
Betygsättningens didaktik
151 kr
Personality
402 kr
Studying Leadership
404 kr
Managing Innovation
477 kr
Introduktion till samhällsvetenskaplig metod
347 kr
The Psychology of Sex and Gender
698 kr
Introduction to Leadership
605 kr
Evidens och kunskap för socialt arbete
207 kr