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Praxiseinstieg Deep Learning

By Ramon Wartala

Praxiseinstieg Deep Learning book

Praxiseinstieg Deep Learning

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Description
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning und basiert auf k?nstlichen neuronalen Netzen. Dieser praktische Leitfaden bietet einen schnellen Einstieg in die Schl?sseltechnologie und erschlie?t Grundlagen und Arbeitsweisen von Deep Learning. Anhand Python-basierter Beispielanwendungen wird der Umgang mit den Frameworks Caffe/Caffe2 und TensorFlow gezeigt. Einfache, alltagstaugliche Beispiele laden zum Nachprogrammieren ein. Dar?ber hinaus erfahren Sie, warum moderne Grafikkarten, Big Data und Cloud Computing beim Deep Learning so wichtig sind. Wenn Sie bereits mit Python, NumPy und matplotlib arbeiten, erm?glicht Ihnen dieses Buch, praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Anwendungen zu machen. Deep Learning - die Hintergr?nde - Lernmethoden, die Deep Learning zugrunde liegen - Aktuelle Anwendungsfelder wie maschinelle ?bersetzungen, Sprach- und Bilderkennung bei Google, Facebook, IBM oder Amazon Der Werkzeugkasten mit Docker - Der Docker-Container zum Buch: Alle n?tigen Tools und Programme sind bereits installiert, damit Sie die Beispiele des Buchs und eigene Deep-Learning-Anwendungen leicht ausf?hren k?nnen. - Die Arbeitsumgebung kennenlernen: Jupyter Notebook, Beispieldatens?tze, Web Scraping Der Praxiseinstieg - Einf?hrung in Caffe/Caffe2 und TensorFlow - Deep-Learning-Anwendungen nachprogrammieren: Handschrifterkennung, Bilderkennung und -klassifizierung, Deep Dreaming - L?sungen f?r Big-Data-Szenarien: verteilte Anwendungen, Spark, Cloud-Systeme - Modelle in produktive Systeme ?berf?hren Der Beispielcode und der Docker-Container zu diesem Buch stehen als Download bereit unter: https://github.com/rawar/deeplearning https://hub.docker.com/r/rawar/deeplearning/
Product details
Binding:
Paperback
Edition:
1
Number of Pages:
226
Publication Date:
2017-12-31
Publisher:
Dpunkt.Verlag GmbH
Languages:
Original: German
ISBN10:
3960090544
ISBN13:
9783960090540
Weight:
458 g
Height:
164 cm
Width:
238 cm
Thickness:
17 cm
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