Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js

Beschreibung

Deep Learning ist die Schlüsseltechnologie des derzeitigen Booms Künstlicher Intelligenz. Neuronale Netze können Höchstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit großen Datenmengen trainiert werden – und wenn Sie wissen, wie man dieses maschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die mächtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch für den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow.js. Aus dem Inhalt: Deep-Learning-Grundkonzepte Installation der Frameworks Vorgefertigte Modelle verwenden Datenanalyse und -vorbereitung Convolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling ... Aufgaben eines Modells richtig festlegen Eigene Modelle trainieren Overfitting und Underfitting vermeiden Ergebnisse visualisieren
Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung
Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern
Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken

Autor*in

Matthieu Deru
Dr. Matthieu Deru ist Senior Software-Engineer (R&D) und UX-Designer für interaktive Systeme am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI). Seine Projekterfahrung umfasst Themengebiete, die so vielseitig sind wie die Anwendungsfelder der KI, von intelligenten Benutzerschnittstellen bis zu komplexen Vorhersagenmodellen für die Elektromobilität.

Themen in »Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js«

Machine Learning Deep Neural Networks Neuronale Netze Künstliche Intelligenz AI KI Artificial Intelligence Deep-Learning-Netze Hand-Buch Bücher Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung Einführung Studium Maschinelles Lernen Informatik

Stimmen zu »Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js«

»Das Buch ist ein gelungener Rundumschlag, ambitionierte KI-Einsteiger werden damit ihre Freude haben.«
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