
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play
Kurzinformation



inkl. MwSt. Versandinformationen
Artikel zZt. nicht lieferbar
Artikel zZt. nicht lieferbar

Beschreibung
"Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play" von David Foster ist ein umfassendes Werk, das sich mit den Konzepten und Anwendungen des generativen Deep Learnings beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in verschiedene Techniken des maschinellen Lernens, die Maschinen befähigen, kreative Aufgaben zu übernehmen. Dazu gehören das Erstellen von Kunstwerken, das Schreiben von Texten, das Komponieren von Musik und das Entwickeln von Spielen. Foster erklärt die theoretischen Grundlagen und praktischen Implementierungen von Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und anderen modernen Architekturen. Er führt den Leser durch praktische Beispiele und Projekte, die auf beliebten Frameworks wie TensorFlow und Keras basieren. Der Fokus liegt darauf, komplexe Konzepte zugänglich zu machen und gleichzeitig die kreativen Möglichkeiten dieser Technologien zu demonstrieren. Das Buch richtet sich sowohl an Einsteiger als auch an fortgeschrittene Anwender im Bereich des maschinellen Lernens und bietet zahlreiche Codebeispiele sowie Übungen zur Vertiefung des Verständnisses. Insgesamt zeigt Foster auf inspirierende Weise auf, wie Maschinen kreativ eingesetzt werden können und welche Zukunftsperspektiven sich daraus ergeben.
Produktdetails

So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
David Foster is the co-founder of Applied Data Science, a data science consultancy delivering bespoke solutions for clients. He holds an MA in Mathematics from Trinity College, Cambridge, UK and an MSc in Operational Research from the University of Warwick.David has won several international machine learning competitions, including the Innocentive Predicting Product Purchase challenge and was awarded first prize for a visualisation that enables a pharmaceutical company in the US to optimize site selection for clinical trials.He is an active participant in the online data science community and has authored several successful blog posts on deep reinforcement learning including 'How To Build Your Own AlphaZero AI'.
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 216 Seiten
- Erschienen 2020
- dpunkt.verlag GmbH
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-VCH
- Hardcover
- 156 Seiten
- Erschienen 2024
- O'Reilly
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley-IEEE Press
- Taschenbuch
- 260 Seiten
- Erschienen 2008
- Cambridge University Press
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press