Generatives Deep Learning - Foster, David
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Présentation Generatives Deep Learning Format Broché
- Livre Littérature Générale
Résumé : 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
Lassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden!
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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