Machine Learning Q and AI: Apresentação Detalhada do Recurso de Estudo

Informações Básicas

Título: Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

Autor: Sebastian Raschka

Editora: No Starch Press

Direitos Autorais: © 2024-2025 by Sebastian Raschka

Forma de Acesso: Leitura Online Gratuita

Visão Geral do Livro

Este é um guia prático focado nos conceitos centrais de Machine Learning e Inteligência Artificial, que oferece pontos de conhecimento refinados através de 30 perguntas e respostas chave para alunos, desde iniciantes até especialistas em Machine Learning. Sebastian Raschka, um educador renomado na área de Machine Learning, destila tópicos complexos relacionados à IA em pontos práticos e fáceis de entender.

Objetivos de Aprendizagem

• Ajudar os alunos a acompanhar o ritmo acelerado do desenvolvimento de Machine Learning e IA
• Cobrir uma variedade de tópicos na área de Machine Learning
• Oferecer um caminho de aprendizado para iniciantes, do básico ao avançado
• Mesmo pesquisadores e praticantes experientes de Machine Learning poderão descobrir novas técnicas e métodos

Estrutura do Livro

Parte I: Redes Neurais e Aprendizado Profundo (Part I: Neural Networks and Deep Learning)

• Chapter 1: Embeddings, Latent Space, and Representations
• Chapter 2: Self-Supervised Learning
• Chapter 3: Few-Shot Learning
• Chapter 4: The Lottery Ticket Hypothesis
• Chapter 5: Reducing Overfitting with Data
• Chapter 6: Reducing Overfitting with Model Modifications
• Chapter 7: Multi-GPU Training Paradigms
• Chapter 8: The Success of Transformers
• Chapter 9: Generative AI Models
• Chapter 10: Sources of Randomness

Parte II: Visão Computacional (Part II: Computer Vision)

• Chapter 11: Calculating the Number of Parameters
• Chapter 12: Fully Connected and Convolutional Layers
• Chapter 13: Large Training Sets for Vision Transformers

Parte III: Processamento de Linguagem Natural (Part III: Natural Language Processing)

• Chapter 14: The Distributional Hypothesis
• Chapter 15: Data Augmentation for Text
• Chapter 16: Self-Attention
• Chapter 17: Encoder- and Decoder-Style Transformers
• Chapter 18: Using and Fine-Tuning Pretrained Transformers
• Chapter 19: Evaluating Generative Large Language Models

Parte IV: Produção e Implantação (Part IV: Production and Deployment)

• Chapter 20: Stateless and Stateful Training
• Chapter 21: Data-Centric AI
• Chapter 22: Speeding Up Inference
• Chapter 23: Data Distribution Shifts

Parte V: Desempenho Preditivo e Avaliação de Modelos (Part V: Predictive Performance and Model Evaluation)

• Chapter 24: Poisson and Ordinal Regression
• Chapter 25: Confidence Intervals
• Chapter 26: Confidence Intervals vs. Conformal Predictions
• Chapter 27: Proper Metrics
• Chapter 28: The k in k-Fold Cross-Validation
• Chapter 29: Training and Test Set Discordance
• Chapter 30: Limited Labeled Data

Recomendações de Especialistas

Cameron R. Wolfe (Autor de Deep Learning Focus)

"Sebastian has a gift for distilling complex, AI-related topics into practical takeaways that can be understood by anyone. His new book, Machine Learning Q and AI, is another great resource for AI practitioners of any level."

Chip Huyen (Autora de Designing Machine Learning Systems)

"Sebastian uniquely combines academic depth, engineering agility, and the ability to demystify complex ideas. He can go deep into any theoretical topics, experiment to validate new ideas, then explain them all to you in simple words. If you're starting your journey into machine learning, Sebastian is your guide."

Chris Albon (Diretor de Machine Learning na The Wikimedia Foundation)

"One could hardly ask for a better guide than Sebastian, who is, without exaggeration, the best machine learning educator currently in the field. On each page, Sebastian not only imparts his extensive knowledge but also shares the passion and curiosity that mark true expertise."

Ronald T. Kneusel (Autor de How AI Works)

"Sebastian Raschka's new book, Machine Learning Q and AI, is a one-stop shop for overviews of crucial AI topics beyond the core covered in most introductory courses…If you have already stepped into the world of AI via deep neural networks, then this book will give you what you need to locate and understand the next level."

Características de Aprendizagem

1. Aprendizagem Baseada em Perguntas e Respostas: Cobre sistematicamente conceitos importantes de Machine Learning e IA através de 30 perguntas centrais.
2. Orientação Prática: Foca em aplicações reais, fornecendo pontos técnicos acionáveis.
3. Equilíbrio entre Profundidade e Amplitude: Oferece tanto profundidade teórica quanto amplitude prática.
4. Aprendizagem Progressiva: Adequado para alunos de diferentes níveis, do iniciante ao especialista.
5. Acesso Gratuito: Oferece leitura online gratuita.

Público-Alvo

• Iniciantes em Machine Learning
• Profissionais e Pesquisadores de IA
• Estudantes que desejam aprender sistematicamente técnicas modernas de Deep Learning
• Profissionais de tecnologia que precisam acompanhar as tendências de desenvolvimento de IA
• Engenheiros interessados em aplicações de IA em ambientes de produção

Sugestões de Estudo

1. Recomenda-se estudar na ordem dos capítulos, pois cada parte possui uma progressão lógica.
2. Após estudar cada capítulo, é aconselhável praticar com projetos reais.
3. Preste atenção ao conteúdo da Parte IV sobre produção e implantação, que é um conhecimento de aplicação prática frequentemente ausente em muitos tutoriais.
4. O conteúdo da Parte V sobre avaliação de modelos é muito importante para a seleção e otimização de modelos no trabalho prático.

Como Adquirir

• Leitura Online Gratuita: Acesse diretamente o site do autor
• Comprar Livro Físico: Amazon ou No Starch Press
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