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Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren
Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken
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…mehr

Produktbeschreibung
Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren

Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung
Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern
Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken

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.
  • Produktdetails
  • Rheinwerk Computing
  • Verlag: Rheinwerk Verlag
  • Artikelnr. des Verlages: 459/06509
  • Seitenzahl: 423
  • Erscheinungstermin: 30. April 2019
  • Deutsch
  • Abmessung: 246mm x 174mm x 30mm
  • Gewicht: 902g
  • ISBN-13: 9783836265096
  • ISBN-10: 3836265095
  • Artikelnr.: 54765066
Autorenporträt
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.
Inhaltsangabe
1. Einführung ... 15

1.1 ... Über dieses Buch ... 15

1.2 ... Ein Einblick in Deep Learning ... 17

1.3 ... Deep Learning im Alltag und in der Zukunft ... 19

2. Machine Learning und Deep Learning ... 29

2.1 ... Einführung ... 29

2.2 ... Lernansätze bei Machine Learning ... 34

2.3 ... Deep-Learning-Frameworks ... 39

2.4 ... Datenbeschaffung ... 40

2.5 ... Datasets ... 42

2.6 ... Zusammenfassung ... 55

3. Neuronale Netze ... 57

3.1 ... Aufbau und Prinzip ... 57

3.2 ... Wie lernt ein neuronales Netz? ... 63

3.3 ... Datenaufbereitung ... 70

3.4 ... Ein einfaches neuronales Netz ... 71

3.5 ... Netzarchitektur ... 80

3.6 ... Bekannte Netze ... 86

3.7 ... Die Fallstricke des Deep Learnings ... 89

3.8 ... Zusammenfassung ... 94

4. Python und Machine-Learning-Bibliotheken ... 95

4.1 ... Installation von Python 3.6 ... 95

4.2 ... Programmierumgebungen ... 101

4.3 ... Jupyter Notebook ... 108

4.4 ... Python-Bibliotheken für das Machine Learning ... 113

4.5 ... Nützliche Routinen mit NumPy und Scikit-learn für ML ... 115

4.6 ... Ein erstes Machine-Learning-Beispiel ... 119

4.7 ... Zusammenfassung ... 123

5. TensorFlow ... 125

5.1 ... Einführung ... 125

5.2 ... Installation ... 128

5.3 ... Grundkonzepte ... 136

5.4 ... Erster Kontakt mit TensorBoard: Einen Graphen visualisieren ... 149

5.5 ... Einen Graphen in TensorBoard debuggen ... 152

5.6 ... Projekt 1: Eine lineare Regression ... 156

5.7 ... Projekt 2: Fashion MNIST ... 161

5.8 ... TensorFlow-Modelle speichern und laden ... 171

5.9 ... Projekt 3: Konvolutionales neuronales Netz mit TensorFlow ... 176

5.10 ... High-Level APIs ... 183

5.11 ... Prozess ... 184

5.12 ... Zusammenfassung ... 185

6. Keras ... 187

6.1 ... Einführung ... 187

6.2 ... Installation von Keras ... 188

6.3 ... Modelle erstellen ... 191

6.4 ... Modelle trainieren ... 193

6.5 ... Modelle evaluieren ... 195

6.6 ... Modelle laden und exportieren ... 196

6.7 ... Keras Applications ... 198

6.8 ... KerasCallbacks ... 199

6.9 ... Beispiel: Iris-Klassifikation mit Keras ... 200

6.10 ... CNNs mit Keras ... 204

6.11 ... RNNs und LSTMs in Keras ... 209

6.12 ... Zusammenfassung ... 214

7. Netze und Metriken visualisieren ... 215

7.1 ... TensorBoard ... 215

7.2 ... tf_cnnvis ... 232

7.3 ... Visualisierung mit Keras ... 234

7.4 ... Visualisierung von CNNs mit Quiver ... 244

7.5 ... Bonus: Interaktive Visualisierung mit Keras-Callbacks, Node.js und HTML5 selbst implementieren ... 247

7.6 ... Weitere Visualisierungsmöglichkeiten ... 258

8. TensorFlow.js ... 261

8.1 ... Anwendungsfälle ... 261

8.2 ... Installation von BrowserSync ... 265

8.3 ... Installation von TensorFlow.js ... 266

8.4 ... Konzepte ... 269

8.5 ... Ihr erstes Modell mit TensorFlow.js: Eine quadratische Regression ... 281

8.6 ... Laden und Speichern von Modellen ... 289

8.7 ... PoseNet-Modell mit TensorFlow.js ... 298

8.8 ... TensorFlow.js noch einfacher: ml5.js ... 314

9. Praxisbeispiele ... 317

9.1 ... Projekt 1: Verkehrszeichenerkennung mit Keras ... 318

9.2 ... Projekt 2: Intelligente Spurerkennung mit Keras und OpenCV ... 333

9.3 ... Projekt 3: Erkennung der Umgebung mit YOLO und TensorFlow.js bzw. ml5.js ... 346

9.4 ... Projekt 4: Haus oder Katze? Vorgefertigte Modelle mit Keras benutzen -- VGG-19 ... 357

9.5 ... Projekt 5: Fashion-MNIST mit TensorFlow-Estimators ... 364

9.6 ... Projekt 6: Stimmungsanalyse mit Keras ... 377

9.7 ... Bonus: Sentiment-Analyse mit TensorFlow.js ... 384

9.8 ... Allgemeine Tipps und Tricks ... 388

10. Ausblick ... 397

10.1 ... Deep Learning in der Cloud ... 397

10.2 ... Kunst mit Deep Learning ... 405

10.3 ... GAN und Stiltransfere mit Deep Learning ... 406

10.4 ... Musik mit Deep Learning ... 408

10.5 ... Videogenerierung mit Deep Learning ... 410

10.6 ... Deep Learning
Rezensionen
"Das Buch ist ein gelungener Rundumschlag, ambitionierte KI-Einsteiger werden damit ihre Freude haben." Make: Magazin 201908