Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js / Rheinwerk Computing (ePub)
Deep Learning - eine Schlüsseltechnologie der Künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze bringen Höchstleistung, wenn sie zu Deep-Learning-Modellen verknüpft werden - vorausgesetzt, Sie machen es richtig. Grosse und gute Trainingsdaten beschaffen, geschickt...
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Produktinformationen zu „Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js / Rheinwerk Computing (ePub)“
Deep Learning - eine Schlüsseltechnologie der Künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze bringen Höchstleistung, wenn sie zu Deep-Learning-Modellen verknüpft werden - vorausgesetzt, Sie machen es richtig. Grosse und gute Trainingsdaten beschaffen, geschickt implementieren ... lernen Sie hier, wie Sie die mächtige Technologie wirklich in Ihren Dienst nehmen. 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
Autoren-Porträt von Matthieu Deru, Alassane Ndiaye
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.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Matthieu Deru , Alassane Ndiaye
- 2020, 2. Auflage, 496 Seiten, Deutsch
- Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH
- ISBN-10: 3836274272
- ISBN-13: 9783836274272
- Erscheinungsdatum: 28.04.2020
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Grösse: 65 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
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