François Chollet

Python ile Derin Öğrenme

"The first edition of Deep Learning with Python is one of the best books on the subject. The second edition made it even better." - Todd Cook The bestseller revised! Deep Learning with Python, Second Edition is a comprehensive introduction to the field of deep learning using Python and the powerful Keras library. Written by Google AI researcher François Chollet, the creator of Keras, this revised edition has been updated with new chapters, new tools, and cutting-edge techniques drawn from the latest research. You'll build your understanding through practical examples and intuitive explanations that make the complexities of deep learning accessible and understandable. about the technology Machine learning has made remarkable progress in recent years. We've gone from near-unusable speech recognition, to near-human accuracy. From machines that couldn't beat a serious Go player, to defeating a world champion. Medical imaging diagnostics, weather forecasting, and natural language question answering have suddenly become tractable problems. Behind this progress is deep learning--a combination of engineering advances, best practices, and theory that enables a wealth of previously impossible smart applications across every industry sector about the book Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. You'll learn directly from the creator of Keras, François Chollet, building your understanding through intuitive explanations and practical examples. Updated from the original bestseller with over 50% new content, this second edition includes new chapters, cutting-edge innovations, and coverage of the very latest deep learning tools. You'll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you'll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects. what's inside Deep learning from first principles Image-classification, imagine segmentation, and object detection Deep learning for natural language processing Timeseries forecasting Neural style transfer, text generation, and image generation about the reader Readers need intermediate Python skills. No previous experience with Keras, TensorFlow, or machine learning is required. about the author François Chollet works on deep learning at Google in Mountain View, CA. He is the creator of the Keras deep-learning library, as well as a contributor to the TensorFlow machine-learning framework. He also does AI research, with a focus on abstraction and reasoning. His papers have been published at major conferences in the field, including the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), the Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS), the International Conference on Learning Representations (ICLR), and others.

Deep Learning with Python, Second Edition

On the Measure of Intelligence

Pamela Pavliscak

Virginia Dignum

Stephan Dörner

Martin Recke

Wie wir die digitale Welt von Grund auf erneuern können

Digital Fix – Fix Digital

knihovny Keras, Tensorflow

Deep learning v jazyku Python

J. J. Allaire

• Einführung in die grundlegenden Konzepte von Machine Learning und Deep Learning • Zahlreiche praktische Anwendungsbeispiele zum Lösen konkreter Aufgabenstellungen: Maschinelles Sehen, Sprachverarbeitung, Bildklassifizierung, Vorhersage von Zeitreihen, Stimmungsanalyse • CNNs, Rekurrente neuronale Netze, generative Modelle wie Variational Autoencoder und Generative-Adversarial-Netze Dieses Buch ist eine praxisorientierte Einführung und erläutert die grundlegenden Konzepte sowie den konkreten Einsatz von Deep Learning. Der Autor verzichtet dabei weitgehend auf mathematische Formeln und legt stattdessen den Fokus auf das Vermitteln der praktischen Anwendung von Machine Learning und Deep Learning. Anhand zahlreicher Beispiele erfahren Sie alles, was Sie benötigen, um Deep Learning zum Lösen konkreter Aufgabenstellungen einzusetzen. Dafür verwendet der Autor die Programmiersprache R und die Deep-Learning-Bibliothek Keras, die das beliebteste und am besten geeignete Tool für den Einstieg in Deep Learning ist. Das Buch besteht aus zwei Teilen: Teil I ist eine allgemeine Einführung in das Deep Learning und erläutert die grundlegenden Zusammenhänge und Begriffe sowie alle erforderlichen Konzepte, die für den Einstieg in Deep Learning und Neuronale Netze wichtig sind. In Teil II erläutert der Autor ausführlich die praktischen Anwendungen des Deep Learnings beim maschinellen Sehen (Computer Vision) und bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Viele der hier vorgestellten Beispiele können Ihnen später als Vorlage zum Lösen von Problemen dienen, die Ihnen in der Praxis des Deep Learnings begegnen werden. Das Buch wendet sich an Leser, die bereits Programmiererfahrung mit R haben und die ins Machine Learning und Deep Learning einsteigen möchten. Für den Einsatz von Keras werden grundlegende R-Kenntnisse vorausgesetzt.

Das Praxis-Handbuch von den Entwicklern von Keras und RStudio

Deep Learning mit R und Keras

François Chollet

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