Mạng neural nhân tạo ( neural network) là một mô hình toán học hay mô hình tính toán được xây dựng dựa trên các mạng neural sinh học. Nó gồm có một nhóm các neural nhân tạo (nút) nối với nhau, và xử lý thông tin bằng cách truyền theo các kết nối và tính giá trị mới tại các nút (cách tiếp cận connectionism đối với tính toán). Trong nhiều trường hợp, mạng neural nhân tạo là một hệ thống thích hợp (adaptive system) tự thay đổi cấu trúc của mình dựa trên các thông tin bên ngoài hay bên trong chảy qua mạng trong quá trình học.

Tài liệu dành cho các nhà phát triển Java có kiến ​​thức lập trình Java cơ bản. Không cần phải có kiến ​​thức trước đây về mạng lưới thần kinh vì tài liệu này đề cập đến các khái niệm từ đầu.

Một lượng lớn dữ liệu được tạo ra mỗi giây. Trong bối cảnh này, mạng lưới thần kinh trở thành một kỹ thuật mạnh mẽ để trích xuất kiến ​​thức hữu ích từ một lượng lớn dữ liệu thô, dường như không liên quan. Một trong những ngôn ngữ được ưa thích nhất để lập trình mạng neural nhân tạo là Java vì việc viết mã bằng nó dễ dàng hơn và hầu hết các gói Neural Network phổ biến nhất hiện nay đều đã tồn tại cho Java. Điều này làm cho nó trở thành ngôn ngữ lập trình linh hoạt cho mạng neural nhân tạo.

Tài liệu này áp dụng cách tiếp cận từng bước để phát triển neural network và cung cấp nhiều ví dụ thực hành sử dụng lập trình Java. Mỗi khái niệm mạng neural nhân tạo được khám phá thông qua các vấn đề trong thế giới thực và được phân phối theo cách dễ hiểu.

- Nắm bắt những kiến ​​thức cơ bản về neural network và mục đích sử dụng của chúng

- Phát triển mạng neural nhân tạo bằng các ví dụ thực hành

- Khám phá và mã hóa các thuật toán học tập được sử dụng rộng rãi nhất để giúp neural network của bạn học hỏi từ hầu hết các loại dữ liệu

- Khám phá sức mạnh của quy trình học tập không giám sát của mạng neural nhân tạo để trích xuất kiến ​​thức nội tại ẩn đằng sau dữ liệu

- Áp dụng mã được tạo trong các ví dụ thực tế, bao gồm dự báo thời tiết và nhận dạng mẫu

- Hiểu cách đưa ra lựa chọn tốt nhất về các thông số học tập để đảm bảo bạn có một ứng dụng hiệu quả hơn

- Chọn và chia các tập dữ liệu thành huấn luyện, kiểm tra và xác thực, đồng thời khám phá các chiến lược xác thực

- Khám phá cách cải thiện và tối ưu hóa neural network của bạn

Để tải về tài liệu miễn phí này và tận hưởng nguồn tài nguyên quý báu này, bạn có thể truy cập trang web Devwork.vn và khám phá thêm nhiều tài liệu và tài nguyên hữu ích khác cho việc phát triển phần mềm.