ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Deep learning z TensorFlow 2 i Keras dla zaawansowanych. Sieci GAN i VAE, deep RL, uczenie nienadzorowane, wykrywanie i segmentacja obiektów i nie tylko. Wydanie II Rowel Atienza

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Rowel Atienza
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
6.0/6  Opinie: 1
Stron:
432
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
53,40 zł 89,00 zł (-40%)
53,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
44,50 zł 89,00 zł (-50%)
44,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czego się nauczysz?

  • Instalowania i konfigurowania bibliotek TensorFlow 2 i Keras do projektów deep learning
  • Budowania i trenowania sieci MLP, CNN i RNN do klasyfikacji i przetwarzania danych
  • Stosowania technik regularyzacji, optymalizacji i oceny wydajności modeli
  • Tworzenia zaawansowanych architektur głębokich, takich jak ResNet, DenseNet i ich wariantów
  • Projektowania i wdrażania sieci autokodujących, w tym autokoderów odszumiających i kolorujących
  • Implementowania i trenowania generatywnych sieci GAN, DCGAN oraz warunkowych GAN
  • Ulepszania sieci GAN poprzez WGAN, LSGAN i ACGAN oraz analizowania ich działania
  • Wykorzystywania rozplątanych reprezentacji w GAN, w tym InfoGAN i StackedGAN
  • Tworzenia i wdrażania międzydomenowych GAN, takich jak CycleGAN do transferu stylu
  • Budowania i trenowania wariacyjnych autokoderów (VAE) oraz ich warunkowych i rozplątanych wersji
  • Stosowania głębokiego uczenia ze wzmocnieniem, w tym Q-learning, DQN i DDQN
  • Implementowania metod strategii gradientowych, takich jak Actor-Critic i A2C w Keras
  • Wykrywania obiektów na obrazach przy użyciu architektury SSD i algorytmu NMS
  • Projektowania i trenowania sieci do segmentacji semantycznej obrazów
  • Realizowania uczenia nienadzorowanego przez maksymalizację informacji wzajemnej
  • Grupowania danych bez nadzoru z wykorzystaniem sieci koderów i walidacji na zbiorze MNIST

Oto propozycja dla specjalistów zajmujących się programowaniem sztucznej inteligencji i studentów kształcących się w tej dziedzinie. Autor przybliża tajniki tworzenia sieci neuronowych stosowanych w uczeniu głębokim i pokazuje, w jaki sposób używać w tym celu bibliotek Keras i TensorFlow. Objaśnia zagadnienia dotyczące programowania AI zarówno w teorii, jak i praktyce. Liczne przykłady, czytelna oprawa graficzna i logiczne wywody sprawiają, że to skuteczne narzędzie dla każdego, kto chce się nauczyć budowania sieci neuronowych typu MLP, CNN i RNN.

Książka wprowadza w teoretyczne fundamenty uczenia głębokiego - znalazły się w niej wyjaśnienia podstawowych pojęć związanych z tą dziedziną i różnice pomiędzy poszczególnymi typami sieci neuronowych. Opisano tutaj również metody programowania algorytmów używanych w uczeniu głębokim i sposoby ich wdrażania. Dzięki lekturze lepiej zrozumiesz sieci neuronowe, nauczysz się ich tworzenia i zastosowania w różnych projektach z zakresu AI.

Polecamy tę książkę każdemu, kto:

  • chce zrozumieć, jak działają sieci neuronowe i w jaki sposób się je tworzy
  • specjalizuje się w uczeniu głębokim lub zamierza lepiej poznać tę dziedzinę
  • posługuje się sieciami neuronowymi w programowaniu
  • chce się nauczyć stosować biblioteki Keras i TensorFlow w uczeniu głębokim

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Rowel Atienza — profesor w Instytucie Elektrycznym i Inżynierii Elektronicznej Uniwersytetu Filipińskiego w Diliman, kierownik katedry sztucznej inteligencji w Instytucie Dado i Marii Banatao. Ma praktyczne doświadczenie w programowaniu robotów, tworzeniu algorytmów sztucznej inteligencji i widzeniu komputerowym. Autor licznych artykułów i wystąpień na konferencjach dotyczących AI, specjalista w zakresie sieci neuronowych i uczenia głębokiego.

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy do korzystania z książki potrzebna jest znajomość TensorFlow lub Keras?
Podstawowa znajomość TensorFlow i Keras będzie pomocna, ponieważ książka skupia się na zaawansowanych zastosowaniach tych bibliotek. Jednak autor wprowadza czytelnika w niezbędne zagadnienia, co ułatwia naukę nawet mniej doświadczonym użytkownikom.
2. Jakie zagadnienia praktyczne znajdę w tej książce?
Książka zawiera liczne przykłady kodu i instrukcje dotyczące budowy oraz wdrażania zaawansowanych modeli deep learning, takich jak GAN, VAE, sieci konwolucyjne, rekurencyjne, modele do wykrywania i segmentacji obiektów, a także uczenie ze wzmocnieniem i nienadzorowane.
3. Czy książka zawiera gotowe przykłady kodu do samodzielnego wykorzystania?
Tak, publikacja zawiera praktyczne przykłady kodu oraz szczegółowe instrukcje implementacji opisanych modeli w TensorFlow 2 i Keras, co umożliwia samodzielne testowanie i naukę.
4. Czy książka nadaje się do nauki samodzielnej, czy wymaga wsparcia wykładowcy?
Książka została napisana w sposób umożliwiający samodzielną naukę - zawiera wyjaśnienia teoretyczne, przykłady oraz szczegółowe opisy implementacji.
5. Czy publikacja obejmuje najnowsze trendy w deep learningu?
Tak, książka omawia aktualne techniki i architektury, takie jak GAN, VAE, deep reinforcement learning, a także nowoczesne metody wykrywania i segmentacji obiektów.
6. Jakie umiejętności programistyczne są wymagane, aby w pełni wykorzystać książkę?
Wskazana jest znajomość podstaw programowania w Pythonie oraz ogólne rozeznanie w uczeniu maszynowym, aby w pełni zrozumieć i zastosować prezentowane treści.
7. Czy książka może być wykorzystywana jako materiał pomocniczy do kursów lub studiów?
Tak, książka doskonale sprawdzi się jako materiał uzupełniający do kursów, szkoleń i studiów z zakresu sztucznej inteligencji i deep learningu.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
53,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
44,50 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint