Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
Auteur: Ndiaye, Alassane; Deru, Matthieu
Année: 2020
Langue: Allemand
Étendue: 496 P.
Disponible
- Contenu:
- 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.
Informations sur le titre
Titre: Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
Auteur: Ndiaye, Alassane; Deru, Matthieu
Éditeur: Rheinwerk Verlag
ISBN: 9783836274272
Catégorie: Traités & guides, Sciences & technique, Informatique
Taille du fichier: 67 Mo
Format: ePub
Durée du prêt: 21 jours