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

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
Wiosna w głowie, ebook w dłoni! / do -50% na tysiące tytułów

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

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
53,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
44,50 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile