Titolo: Deep Learning with Azure: Building and Deploying Artificial Intelligence Solutions on the Microsoft AI Platform
Editore: Apress
Data di pubblicazione: 2018
Lingua: Inglese
ISBN 10: 1484236785
ISBN 13: 9781484236789
Rilegatura: Brossura
Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

Get up-to-speed with Microsoft's AI Platform. Learn to innovate and accelerate with open and powerful tools and services that bring artificial intelligence to every data scientist and developer.

Artificial Intelligence (AI) is the new normal. Innovations in deep learning algorithms and hardware are happening at a rapid pace. It is no longer a question of should I build AI into my business, but more about where do I begin and how do I get started with AI?

Written by expert data scientists at Microsoft, Deep Learning with the Microsoft AI Platform helps you with the how-to of doing deep learning on Azure and leveraging deep learning to create innovative and intelligent solutions. Benefit from guidance on where to begin your AI adventure, and learn how the cloud provides you with all the tools, infrastructure, and services you need to do AI.

What You'll Learn

Become familiar with the tools, infrastructure, and services available for deep learning on Microsoft Azure such as Azure Machine Learning services and Batch AI
Use pre-built AI capabilities (Computer Vision, OCR, gender, emotion, landmark detection, and more)
Understand the common deep learning models, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), generative adversarial networks (GANs) with sample code and understand how the field is evolving
Discover the options for training and operationalizing deep learning models on Azure

Who This Book Is For

Professional data scientists who are interested in learning more about deep learning and how to use the Microsoft AI platform. Some experience with Python is helpful.

Informazioni sull'autore

Mathew Salvaris, PhD is a senior data scientist at Microsoft in the Cloud and AI division, where he works with a team of data scientists and engineers building machine learning and AI solutions for external companies utilizing Microsoft's Cloud AI platform. He enlists the latest innovations in machine learning and deep learning to deliver novel solutions for real-world business problems, and to leverage learning from these engagements to help improve Microsoft's Cloud AI products. Prior to joining Microsoft, he worked as a data scientist for a fintech startup where he specialized in providing machine learning solutions. Previously, he held a postdoctoral research position at University College London in the Institute of Cognitive Neuroscience, where he used machine learning methods and electroencephalography to investigate volition. Prior to that position, he worked as a postdoctoral researcher in brain computer interfaces at the University of Essex. Mathew holds a PhD and MSc in computer science.

Danielle Dean, PhD is a principal data science lead at Microsoft in the Cloud and AI division, where she leads a team of data scientists and engineers building artificial intelligence solutions with external companies utilizing Microsoft’s Cloud AI platform. Previously, she was a data scientist at Nokia, where she produced business value and insights from big data through data mining and statistical modeling on data-driven projects that impacted a range of businesses, products, and initiatives. She has a PhD in quantitative psychology from the University of North Carolina at Chapel Hill, where she studied the application of multi-level event history models to understand the timing and processes leading to events between dyads within social networks.

Wee Hyong Tok, PhD is a principal data science manager at Microsoft in the Cloud and AI division. He leads the AI for Earth Engineering and Data Science team, where his team of data scientists and engineers are working to advance the boundaries of state-of-art deep learning algorithms and systems. His team works extensively with deep learning frameworks, ranging from TensorFlow to CNTK, Keras, and PyTorch. He has worn many hats in his career as developer, program/product manager, data scientist, researcher, and strategist. Throughout his career, he has been a trusted advisor to the C-suite, from Fortune 500 companies to startups. He co-authored one of the first books on Azure machine learning, Predictive Analytics Using Azure Machine Learning, and authored another demonstrating how database professionals can do AI with databases, Doing Data Science with SQL Server. He has a PhD in computer science from the National University of Singapore, where he studied progressive join algorithms for data streaming systems.

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Descrizione libreria

Hello! Ria Christie Collections is an online venture that was initially set up in 2012 to sell books. We do not have a physical high street store. We are professional online booksellers. We only sell brand new books in perfect condition that we source from various suppliers and the publishers. Primarily, our aim is to provide an excellent service to all our customers. We always work as a team to achieve this. Our other objectives are to: 1. Ensure that all our products reach their destination quickly in a safe and secure manner 2. Answer to all our customer queries within 24 hours 3. Ensure that our customers are happy with their purchases 4. Provide all the items at a competitive price 5. Always listen to our customers Ria Christie Collections is not a registered company. It is a Sole Trader venture. Other key information is shown below: Contact Person Name: Rakesh Luchmun (Mr) Storefront Name: Ria Christie Collections Place of Establishment Address: Suite B; ARUN House; ARUN Building Arundel Road Uxbridge UB8 2RR United Kingdom E-Mail Address: riachristie@hotmail.co.uk VAT Number: GB 160 5650 25 We always work hard and aim to comply with all of Abebooks Policies. If you have any issues, please do not hesitate to write to us whether before or after a purchase. We promise to reply to you promptly and, in any case, within 24 hours. Thank you kindly! Yours sincerely Mr Rakesh Luchmun (Founder) and the Ria Christie Collections Team

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