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Praxiseinstieg Deep Learning
eBook - Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen, Animals
ISBN/EAN: 9783960101574
Umbreit-Nr.: 4075275
Sprache:
Deutsch
Umfang: 226 S., 13.87 MB
Format in cm:
Einband:
Keine Angabe
Erschienen am 02.01.2018
Auflage: 1/2018
E-Book
Format: EPUB
DRM: Digitales Wasserzeichen
- 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 Docker-Container zum Buch: Alle nötigen Tools und Programme sind bereits installiert, damit Sie die Beispiele des Buchs und eigene Deep-Learning-Anwendungen leicht ausführen können. - Die Arbeitsumgebung kennenlernen: Jupyter Notebook, Beispieldatensätze, Web Scraping Der Praxiseinstieg - Einführung in Caffe/Caffe2 und TensorFlow - Deep-Learning-Anwendungen nachprogrammieren: Handschrifterkennung, Bilderkennung und -klassifizierung, Deep Dreaming - Lösungen für Big-Data-Szenarien: verteilte Anwendungen, Spark, Cloud-Systeme - Modelle in produktive Systeme überführen
- Kurztext
- Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning und basiert auf kunstlichen neuronalen Netzen. Dieser praktische Leitfaden bietet einen schnellen Einstieg in die Schlusseltechnologie und erschliet 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. Darber 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, ermglicht Ihnen dieses Buch, praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Anwendungen zu machen. Deep Learning - die Hintergrnde- Lernmethoden, die Deep Learning zugrunde liegen- Aktuelle Anwendungsfelder wie maschinelle bersetzungen, Sprach- und Bilderkennung bei Google, Facebook, IBM oder AmazonDer Werkzeugkasten mit Docker- Der Docker-Container zum Buch: Alle ntigen Tools und Programme sind bereits installiert, damit Sie die Beispiele des Buchs und eigene Deep-Learning-Anwendungen leicht ausfhren knnen. - Die Arbeitsumgebung kennenlernen: Jupyter Notebook, Beispieldatenstze, Web ScrapingDer Praxiseinstieg- Einfhrung in Caffe/Caffe2 und TensorFlow- Deep-Learning-Anwendungen nachprogrammieren: Handschrifterkennung, Bilderkennung und -klassifizierung, Deep Dreaming- Lsungen fr Big-Data-Szenarien: verteilte Anwendungen, Spark, Cloud-Systeme- Modelle in produktive Systeme berfhren
- 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.