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Generatives Deep Learning - Foster, David

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      Avis sur Generatives Deep Learning Format Broché  - Livre Littérature Générale

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      Présentation Generatives Deep Learning Format Broché

       - Livre Littérature Générale

      Livre Littérature Générale - Foster, David - 01/03/2020 - Broché - Langue : Allemand

      . .

    • Auteur(s) : Foster, David
    • Editeur : O'reilly
    • Langue : Allemand
    • Parution : 01/03/2020
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 310
    • Expédition : 598
    • Dimensions : 23.8 x 16.1 x 2.2
    • ISBN : 3960091281



    • Résumé :
      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
      • F?r kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren
      • Verwendet Python, Keras und TensorFlow

      Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der K?nstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen m?glich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen - kreative F?higkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch k?nnen 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 zun?chst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorst??t. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden k?nnen.

      Aus dem Inhalt

    • Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos ver?ndern k?nnen
    • Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stil?bertragung 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 k?nnen
    • Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterst?tzen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erf?llen
    • Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen
    • ?Dieses Buch ist eine leicht zug?ngliche Einf?hrung in das Deep-Learning-Toolkit f?r generatives Modellieren. Wenn Sie ein kreativer Praktiker sind, der es liebt, an Code zu basteln, und Deep Learning f?r eigene Aufgaben nutzen m?chte, dann ist dieses Buch genau das Richtige f?r Sie.? - David Ha, Research Scientist bei Google Brain

      Biographie:
      David Foster ist Mitbegr?nder von Applied Data Science, einem Beratungsunternehmen f?r Datenanalyse, das innovative L?sungen f?r Kunden anbietet. Er hat einen M.A. in Mathematik vom Trinity College, Cambridge, UK, und einen M.Sc. in Operational Research von der britischen University of Warwick.

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