Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
autor: Ndiaye, Alassane; Deru, Matthieu
año: 2020
idioma: Deutsch
tamaño: 496 p.
disponible
- contenido:
- 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-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
- Dr. Alassane Ndiaye ist als Senior Software-Engineer (R&D) und Projektleiter seit über 20 Jahren am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowohl in Forschungs- als auch in Industrie- und Transferprojekten tätig. Machine Learning setzt er unter anderem in Prognoseverfahren für die Energiewirtschaft und die Elektromobilität ein.
Información de título
título: Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
autor: Ndiaye, Alassane; Deru, Matthieu
editorial: Rheinwerk Verlag
ISBN: 9783836274272
categoría: Materiales de no ficción & auto-ayuda, Ciencia & tecnología, Informática
tamaño del archivo: 67 MB
formato: ePub
plazo del préstamo: 21 dias