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Generative Deep Learning, 2e, Fachbücher von David Foster
Das Buch "Generative Deep Learning, 2e" von David Foster bietet eine umfassende Einführung in die Welt des generativen Deep Learning. Es richtet sich an Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft, die lernen möchten, wie sie mit TensorFlow und Keras beeindruckende generative Modelle entwickeln können. Die Leser werden durch verschiedene Techniken geführt, darunter variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs), transformer-Modelle, normalizing flows, energy-based models und denoising diffusion models. Darüber hinaus wird ein Ausblick auf die Zukunft der generativen KI gegeben und es werden Strategien erörtert, wie Einzelpersonen und Unternehmen diese Technologie nutzen können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
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Das umfassende Handbuch zum Deep Learning: CNNs, RNNs und generative Modelle, Taschenbuch von Sundaresan K.,Nallakumar R., Verlag Unser Wissen,Das Umfassende Handbuch Zum Deep Learning: Cnns, Rnns Und Generative Modelle, Taschenbuch Von Sundaresan K.,nallakumar R., Verlag Unser Wissen, 978-620-9-87367-6, Seitenanzahl: 13675,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ekman, Magnus: Learning Deep LearningLearning Deep Learning , Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow , > , Erscheinungsjahr: 20210817, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ekman, Magnus, Seitenzahl/Blattzahl: 752, Themenüberschrift: COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming Languages / Python, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Data Mining~Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 236, Breite: 200, Höhe: 52, Gewicht: 1180, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,62,67 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Learning JavaScript Design Patterns, 2e, Fachbücher von Adnan Osmani"Learning JavaScript Design Patterns, 2e" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an Entwickler richtet, die ihre Kenntnisse in JavaScript und React vertiefen möchten. Verfasst von Adnan Osmani, bietet dieses Buch eine detaillierte Einführung in die verschiedenen Designmuster, die in der Programmierung mit JavaScript Anwendung finden. Die zweite Auflage, veröffentlicht im Jahr 2023, umfasst 286 Seiten und ist in englischer Sprache verfasst. Es behandelt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte, die für die Entwicklung robuster und wartbarer Anwendungen unerlässlich sind. Die klare Struktur und die praxisnahen Beispiele ermöglichen es den Lesern, die vorgestellten Muster effektiv zu verstehen und anzuwenden. Mit einem Format von 23,3 cm in der Höhe und 17,6 cm in der Breite ist das Buch handlich und eignet sich sowohl für das Studium als auch für die praktische Anwendung. Dieses Sachbuch ist ein wertvolles Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen der modernen Webentwicklung auseinandersetzen.53,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning with Python Cookbook, 2E, Fachbücher von Chris Albon, Kyle Gallatin
Dieser praktische Leitfaden bietet mehr als 200 eigenständige Rezepte, die Ihnen helfen, Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens zu bewältigen, auf die Sie in Ihrer Arbeit stossen könnten. Wenn Sie mit Python und seinen Bibliotheken, einschliesslich pandas und scikit-learn, vertraut sind, können Sie spezifische Probleme angehen, von der Datenladung bis hin zum Training von Modellen und der Nutzung von neuronalen Netzwerken. Jedes Rezept in dieser aktualisierten Ausgabe enthält Code, den Sie kopieren, einfügen und mit einem Testdatensatz ausführen können, um sicherzustellen, dass es funktioniert. Von dort aus können Sie diese Rezepte an Ihren Anwendungsfall oder Ihre Anwendung anpassen. Die Rezepte enthalten eine Diskussion, die die Lösung erklärt und einen sinnvollen Kontext bietet. Gehen Sie über Theorie und Konzepte hinaus, indem Sie die Grundlagen lernen, die Sie benötigen, um funktionierende Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens zu erstellen. Sie finden Rezepte für: - Vektoren, Matrizen und Arrays - Arbeiten mit Daten aus CSV, JSON, SQL, Datenbanken, Cloud-Speicher und anderen Quellen - Umgang mit numerischen und kategorialen Daten, Text, Bildern sowie Daten und Zeiten - Dimensionsreduktion durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl - Modellevaluation und -auswahl - Lineare und logische Regression, Bäume und Wälder sowie k-nächste Nachbarn - Support-Vektor-Maschinen (SVM), naive Bayes, Clustering und baumbasierte Modelle - Speichern und Laden trainierter Modelle aus mehreren Frameworks.
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Generatives Deep Learning, Fachbücher von David Foster
Lassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren. Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren, verwendet es Python, Keras und TensorFlow. Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen - kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstösst. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt: - Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können. - Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik. - Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können. - Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen. - Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen. Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für Generatives.
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Generative Deep Learning, 2e, Fachbücher von David FosterDas Buch "Generative Deep Learning, 2e" von David Foster bietet eine umfassende Einführung in die Welt des generativen Deep Learning. Es richtet sich an Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft, die lernen möchten, wie sie mit TensorFlow und Keras beeindruckende generative Modelle entwickeln können. Die Leser werden durch verschiedene Techniken geführt, darunter variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs), transformer-Modelle, normalizing flows, energy-based models und denoising diffusion models. Darüber hinaus wird ein Ausblick auf die Zukunft der generativen KI gegeben und es werden Strategien erörtert, wie Einzelpersonen und Unternehmen diese Technologie nutzen können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.63,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Das umfassende Handbuch zum Deep Learning: CNNs, RNNs und generative Modelle, Taschenbuch von Sundaresan K.,Nallakumar R., Verlag Unser Wissen,Das Umfassende Handbuch Zum Deep Learning: Cnns, Rnns Und Generative Modelle, Taschenbuch Von Sundaresan K.,nallakumar R., Verlag Unser Wissen, 978-620-9-87367-6, Seitenanzahl: 13675,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ekman, Magnus: Learning Deep LearningLearning Deep Learning , Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow , > , Erscheinungsjahr: 20210817, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ekman, Magnus, Seitenzahl/Blattzahl: 752, Themenüberschrift: COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming Languages / Python, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Data Mining~Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 236, Breite: 200, Höhe: 52, Gewicht: 1180, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,62,67 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Generatives Deep Learning, Fachbücher von David FosterLassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren. Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren, verwendet es Python, Keras und TensorFlow. Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen - kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstösst. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt: - Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können. - Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik. - Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können. - Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen. - Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen. Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für Generatives.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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