Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

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Dati bibliografici

Titolo: Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js: Einstieg, Konzepte und KI-Projekte mit Python, JavaScript und HTML5. Aktuell zu TensorFlow 2.0
Lingua: Tedesco
ISBN 10: 3836274256
ISBN 13: 9783836274258
Rilegatura: Rilegato
Condizione: very good

Descrizione articolo

Riassunto

Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren. Aktuell zu TensorFlow 2

Deep Learning ist die Schl�sseltechnologie des derzeitigen Booms rund um K�nstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Dieses Buch zeigt Ihnen anhand zahlreicher Beispiele, wie Sie KI-Projekte mit TensorFlow 2 und weiteren Frameworks f�r Deep Learning umsetzen.

Dr. Deru und Dr. Ndiaye sind langj�hrige Mitarbeiter am Deutschen Forschungszentrum f�r K�nstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbr�cken. Die beiden KI-Profis zeigen Ihnen klar und pr�zise, wie Sie eigene Deep-Learning-Projekte entwickeln. Schritt f�r Schritt lernen Sie die Konzepte des Deep Learnings intensiv kennen und machen sich grundlegend mit TensorFlow 2, Keras und TensorFlow.js vertraut. Schon bald setzen Sie die m�chtigen Frameworks f�r Ihre eigenen Projekte erfolgreich ein.

Hinweis: Grundkenntnisse in Python und JavaScript werden vorausgesetzt. Mathematische Grundkenntnisse sind f�r das Verst�ndnis neuronaler Netze n�tig. Aber keine Angst! Die wichtigsten Konzepte und g�ngigsten Formeln, die f�r Deep Learning gebraucht werden, k�nnen Sie hier im Buch nachlesen.

Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung
Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken
Inkl. tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Hub, ml5.js, Migration nach TensorFlow 2
Behandelt sowohl TensorFlow (f�r Python) als auch TensorFlow.js

Aus dem Inhalt:

Deep-Learning-Grundkonzepte
Installation der Frameworks
Vorgefertigte Modelle verwenden
Datenanalyse und -vorbereitung
Convolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling ...
Aufgaben eines Modells richtig festlegen
Eigene Modelle trainieren
Overfitting und Underfitting vermeiden
Ergebnisse visualisieren

Informazioni sugli autori

Dr. Matthieu Deru ist Senior Software-Engineer (R&D) und UX-Designer f�r interaktive Systeme am Deutschen Forschungszentrum f�r K�nstliche Intelligenz GmbH (DFKI). Seine Projekterfahrung umfasst Themengebiete, die so vielseitig sind wie die Anwendungsfelder der KI, von intelligenten Benutzerschnittstellen bis zu komplexen Vorhersagenmodellen f�r die Elektromobilit�t.

Dr. Alassane Ndiaye ist als Senior Software-Engineer (R&D) und Projektleiter seit �ber 20 Jahren am Deutschen Forschungszentrum f�r K�nstliche Intelligenz (DFKI) sowohl in Forschungs- als auch in Industrie- und Transferprojekten t�tig. Machine Learning setzt er unter anderem in Prognoseverfahren f�r die Energiewirtschaft und die Elektromobilit�t ein.

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

Descrizione libreria

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