
Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
Über 450 Seiten Einstieg, Konzepte, KI-Projekte. Aktuell zu TensorFlow 2
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Deep Learning - eine Schlüsseltechnologie der Künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze bringen Höchstleistung, wenn sie zu Deep-Learning-Modellen verknüpft werden - vorausgesetzt, Sie machen es richtig. Große und gute Trainingsdaten beschaffen, geschickt implementieren ... lernen Sie hier, wie Sie die mächtige Technologie wirklich in Ihren Dienst nehmen. 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-GrundkonzepteInstallation der FrameworksVorgefertigte Modelle verwendenDate...
Deep Learning - eine Schlüsseltechnologie der Künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze bringen Höchstleistung, wenn sie zu Deep-Learning-Modellen verknüpft werden - vorausgesetzt, Sie machen es richtig. Große und gute Trainingsdaten beschaffen, geschickt implementieren ... lernen Sie hier, wie Sie die mächtige Technologie wirklich in Ihren Dienst nehmen. 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-GrundkonzepteInstallation der FrameworksVorgefertigte Modelle verwendenDatenanalyse und -vorbereitungConvolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling ...Aufgaben eines Modells richtig festlegenEigene Modelle trainierenOverfitting und Underfitting vermeidenErgebnisse visualisieren
Aus dem Inhalt:
Deep-Learning-GrundkonzepteInstallation der FrameworksVorgefertigte Modelle verwendenDatenanalyse und -vorbereitungConvolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling ...Aufgaben eines Modells richtig festlegenEigene Modelle trainierenOverfitting und Underfitting vermeidenErgebnisse visualisieren