Praxiseinstieg Deep Learning

Beschreibung

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning und basiert auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieser praktische Leitfaden bietet einen schnellen Einstieg in die Schlüsseltechnologie und erschließt Grundlagen und Arbeitsweisen von Deep Learning. Anhand Python-basierter Beispielanwendungen wird der Umgang mit den Frameworks Caffe/Caffe2 und TensorFlow gezeigt. Einfache, alltagstaugliche Beispiele laden zum Nachprogrammieren ein. Darüber hinaus erfahren Sie, warum moderne Grafikkarten, Big Data und Cloud Computing beim Deep Learning so wichtig sind. Wenn Sie bereits mit Python, NumPy und matplotlib arbeiten, ermöglicht Ihnen dieses Buch, praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Anwendungen zu machen. Deep Learning – die Hintergründe - Lernmethoden, die Deep Learning zugrunde liegen - Aktuelle Anwendungsfelder wie maschinelle Übersetzungen, Sprach- und Bilderkennung bei Google, Facebook, IBM oder Amazon Der Werkzeugkasten mit Docker - Der Docker-Container zum Buch: Alle nötigen Tools und Programme sind bereits installiert, damit Sie die Beispiele des Buchs und eigene Deep-Learning-Anwendungen leicht ausführen können. - Die Arbeitsumgebung kennenlernen: Jupyter Notebook, Beispieldatensätze, Web Scraping Der Praxiseinstieg - Einführung in Caffe/Caffe2 und TensorFlow - Deep-Learning-Anwendungen nachprogrammieren: Handschrifterkennung, Bilderkennung und -klassifizierung, Deep Dreaming - Lösungen für Big-Data-Szenarien: verteilte Anwendungen, Spark, Cloud-Systeme - Modelle in produktive Systeme überführen Der Beispielcode und der Docker-Container zu diesem Buch stehen als Download bereit unter: https://github.com/rawar/deeplearning https://hub.docker.com/r/rawar/deeplearning/
– Erstes deutsches Buch zum Thema Deep Learning – Praxisnaher Einstieg, der auch ohne mathematische Vorkenntnisse nachvollziehbar ist – Deep Learning ist Grundlage vieler Anwendungen im Alltag: Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. – Einführung in die verbreitetsten Frameworks im Bereich Data Science: TensorFlow und Spark

Autor*in

Ramon Wartala
Ramon Wartala ist Diplom-Informatiker und arbeitet als Senior Big Data Architect bei Tchibo in Hamburg. Er publiziert seit mehr als 20 Jahren regelmäßig in führenden deutschen Fachzeitschriften über die Themen Softwareentwicklung und Big Data und hat Bücher zu Ruby on Rails und zu Hadoop geschrieben. Als Spark und Hadoop-Enthusiast sucht er auf Meetups und Konferenzen regelmäßig den Austausch mit Gleichgesinnten.

Themen in »Praxiseinstieg Deep Learning«

Deep Learning Machine Learning Künstliche neuronale Netze KI AI Artificial Intelligence TensorFlow Spark Caffe ComputerVision Künstliche Intelligenz

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