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Praxiseinstieg Deep Learning
Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen
ISBN/EAN: 9783960090540
Umbreit-Nr.: 2608595
Sprache:
Deutsch
Umfang: X, 216 S., komplett in Farbe
Format in cm: 1.4 x 24.2 x 16.7
Einband:
kartoniertes Buch
Erschienen am 27.11.2017
Auflage: 1/2018
- Zusatztext
- Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning und basiert auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieser praktische Leitfaden bietet einen schnellen Einstieg in die Schlüsseltechnologie und erschließt 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. Darüber 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, ermöglicht Ihnen dieses Buch, praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Anwendungen zu machen. Deep Learning - die Hintergründe Lernmethoden, die Deep Learning zugrunde liegen Aktuelle Anwendungsfelder wie maschinelle Übersetzungen, Sprach und Bilderkennung bei Google, Facebook, IBM oder Amazon Der Werkzeugkasten mit Docker Der DockerContainer zum Buch: Alle nötigen Tools und Programme sind bereits installiert, damit Sie die Beispiele des Buchs und eigene DeepLearningAnwendungen leicht ausführen können. Die Arbeitsumgebung kennenlernen: Jupyter Notebook, Beispieldatensätze, Web Scraping Der Praxiseinstieg Einführung in Caffe/Caffe2 und TensorFlow DeepLearningAnwendungen nachprogrammieren: Handschrifterkennung, Bilderkennung und klassifizierung, Deep Dreaming Lösungen für BigDataSzenarien: verteilte Anwendungen, Spark, CloudSysteme Modelle in produktive Systeme überführen 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/
- Autorenportrait
- Ramon Wartala ist Diplom-Informatiker und arbeitet als Senior Big Data Architect bei Tchibo in Hamburg. Er publiziert seit mehr als 20 Jahren regelmäßig in führenden deutschen Fachzeitschriften über die Themen Softwareentwicklung und Big Data und hat Bücher zu Ruby on Rails und zu Hadoop geschrieben. Als Spark und Hadoop-Enthusiast sucht er auf Meetups und Konferenzen regelmäßig den Austausch mit Gleichgesinnten.