
Deep Learning mit Python und Keras
Kurzinformation



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

Beschreibung
Einführung in die grundlegenden Konzepte von Machine Learning und Deep Learning Zahlreiche praktische Anwendungsbeispiele zum Lösen konkreter Aufgabenstellungen Maschinelles Sehen, Sprachverarbeitung, Bildklassifizierung, Vorhersage von Zeitreihen, Stimmungsanalyse, Erzeugung von Bildern und Texten u.v.m. Dieses Buch ist eine praxisorientierte Einführung und erläutert die grundlegenden Konzepte sowie den konkreten Einsatz von Deep Learning. Der Autor verzichtet dabei weitgehend auf mathematische Formeln und legt stattdessen den Fokus auf das Vermitteln der praktischen Anwendung von Machine Learning und Deep Learning.Anhand zahlreicher Beispiele erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, um Deep Learning zum Lösen konkreter Aufgabenstellungen einzusetzen. Dafür verwendet der Autor die Programmiersprache Python und die Deep-Learning-Bibliothek Keras, die das beliebteste und am besten geeignete Tool für den Einstieg in Deep Learning ist.Das Buch besteht aus zwei Teilen: Teil I ist eine allgemeine Einführung in das Deep Learning und erläutert die grundlegenden Zusammenhänge und Begriffe sowie alle erforderlichen Konzepte, die für den Einstieg in Deep Learning und Neuronale Netze wichtig sind. In Teil II erläutert der Autor ausführlich praktische Anwendungsmöglichkeiten des Deep Learnings beim maschinellen Sehen (Computer Vision) und bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Viele der hier vorgestellten Beispiele können Ihnen später als Vorlage zum Lösen von Problemen dienen, die Ihnen in der Praxis des Deep Learnings begegnen werden.Das Buch wendet sich an Leser, die bereits Programmiererfahrung mit Python haben und ins Machine Learning und Deep Learning einsteigen möchten. Für den Einsatz von Keras werden grundlegende Python-Kenntnisse vorausgesetzt. von Chollet, François
Produktdetails

So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
François Chollet ist bei Google tätig und befasst sich mit Deep Learning. Er ist der Entwickler der Deep-Learning-Bibliothek Keras und hat bedeutende Beiträge zum Machine-Learning-Framework TensorFlow geleistet. Er forscht auf dem Gebiet des Deep Learnings mit den Schwerpunkten maschinelles Sehen und der Anwendung des Machine Learnings auf formales Schließen. Seine Forschungsergebnisse wurden auf bedeutenden Veranstaltungen des Fachgebiets veröffentlicht, unter anderem auf der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), der Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), der International Conference on Learning Representations (ICLR) und weiteren.
- Kartoniert
- 361 Seiten
- Erschienen 2017
- Manning
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Kartoniert
- 768 Seiten
- Erschienen 2021
- mitp
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-VCH
- paperback
- 386 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Kartoniert
- 235 Seiten
- Erschienen 2021
- dpunkt.verlag GmbH
- Kartoniert
- 522 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 309 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer Vieweg
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 216 Seiten
- Erschienen 2020
- dpunkt.verlag GmbH
- Kartoniert
- 180 Seiten
- Erschienen 2020
- UTB GmbH