Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js: Einstieg, Konzepte und Projekte mit Python, JavaScript und HTML5

Deru, Matthieu, Ndiaye, Alassane

ISBN 10: 3836265095 / ISBN 13: 9783836265096

Editore: Rheinwerk Verlag GmbH, 2019

Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. Codice articolo M03836265095-G

Riassunto:

Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren

• Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung
• Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern
• Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken

Deep Learning ist die Schlüsseltechnologie des derzeitigen Booms Künstlicher Intelligenz. Neuronale Netze können Höchstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit großen Datenmengen trainiert werden – und wenn Sie wissen, wie man dieses maschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die mächtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch für den Browser mit JavaScript, HTML5 und 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 für interaktive Systeme am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI). Seine Projekterfahrung umfasst Themengebiete, die so vielseitig sind wie die Anwendungsfelder der KI, von intelligenten Benutzerschnittstellen bis zu komplexen Vorhersagenmodellen für die Elektromobilität.

Dr. Alassane Ndiaye ist als Senior Software-Engineer (R&D) und Projektleiter seit über 20 Jahren am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowohl in Forschungs- als auch in Industrie- und Transferprojekten tätig. Machine Learning setzt er unter anderem in Prognoseverfahren für die Energiewirtschaft und die Elektromobilität ein.

Dati bibliografici

Titolo: Deep Learning mit TensorFlow, Keras und ...
Casa editrice: Rheinwerk Verlag GmbH
Data di pubblicazione: 2019
Legatura: Rilegato
Condizione: good