The book will be organized into five major parts Part I begins by exploring the basics of deep learning through its history and evolution This section will examine how deep learning has evolved over time from early beginnings to modern applications Part II delves into the theoretical foundations of deep learning and their associated computational costs Using realworld examples it will explain how deep learning can be applied to computer vision tasks Part III offers practical advice on implementing deep learning algorithms and tools within SAS software It covers topics such as data preparation programming and modeling techniques and best practices for deployment Part IV provides advanced topics in deep learning for computer vision including transfer learning and customization of preexisting models Finally Part V concludes with future directions and challenges in the field and suggestions for further reading. The book 'Deep Learning for Computer Vision with SAS An Introduction' is a comprehensive guide to understanding the fundamental concepts and applications of deep learning in computer vision, with a focus on the SAS platform. The book is divided into five major parts, each part providing a detailed exploration of the subject matter. Part I: Basics of Deep Learning This section begins by tracing the history and evolution of deep learning, from its early beginnings to its current state-of-the-art applications.

Книга будет организована в пять основных частей. Часть I начинается с изучения основ глубокого обучения через его историю и эволюцию. В этом разделе будет изучено, как глубокое обучение развивалось с течением времени от раннего начала до современных приложений. Часть II углубляется в теоретические основы глубокого обучения и связанные с ними вычислительные затраты. На примерах из реального мира будет объяснено, как глубокое обучение может быть применено к задачам компьютерного зрения. Часть III предлагает практические советы по внедрению глубокого обучения алгоритмы и инструменты обучения в программном обеспечении SAS. Он охватывает такие темы, как методы программирования и моделирования подготовки данных, а также лучшие практики для развертывания. В части IV представлены передовые темы глубокого обучения компьютерному зрению, включая обучение переносу и настройку ранее существовавших моделей. Наконец, часть V завершается будущими направлениями и проблемами в области и предложениями для дальнейшего чтения. Книга «Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction» является всеобъемлющим руководством по пониманию фундаментальных концепций и приложений глубокого обучения в области компьютерного зрения с акцентом на платформу SAS. Книга разделена на пять основных частей, каждая часть обеспечивает детальное исследование предмета. Часть I: Основы глубокого обучения Этот раздел начинается с отслеживания истории и эволюции глубокого обучения, от его ранних истоков до его современных приложений.

livre sera organisé en cinq parties principales. La première partie commence par apprendre les bases de l'apprentissage profond à travers son histoire et son évolution. Cette section examinera comment l'apprentissage profond a évolué au fil du temps, du début aux applications modernes. La deuxième partie est consacrée aux bases théoriques de l'apprentissage profond et aux coûts informatiques connexes. Des exemples du monde réel expliqueront comment l'apprentissage profond peut être appliqué aux tâches de vision par ordinateur. La partie III propose des conseils pratiques sur l'introduction d'algorithmes et d'outils d'apprentissage en profondeur dans le logiciel SAS. Il couvre des sujets tels que les techniques de programmation et de modélisation de la préparation des données, ainsi que les meilleures pratiques pour le déploiement. La partie IV présente les thèmes avancés de l'apprentissage profond de la vision par ordinateur, y compris l'apprentissage du transfert et la mise en place de modèles préexistants. Enfin, la partie V se termine par des orientations et des défis futurs dans le domaine et par des propositions pour une lecture plus approfondie. livre « Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction » est un guide complet pour comprendre les concepts fondamentaux et les applications de l'apprentissage profond dans le domaine de la vision par ordinateur, en mettant l'accent sur la plate-forme SAS. livre est divisé en cinq parties principales, chaque partie fournit une étude détaillée du sujet. Partie I : s bases de l'apprentissage profond Cette section commence par suivre l'histoire et l'évolution de l'apprentissage profond, depuis ses débuts jusqu'à ses applications contemporaines.

libro se organizará en cinco partes principales. La Parte I comienza con el estudio de los fundamentos del aprendizaje profundo a través de su historia y evolución. En esta sección se examinará cómo el aprendizaje profundo ha evolucionado a lo largo del tiempo desde un comienzo temprano hasta aplicaciones modernas. Parte II profundiza en los fundamentos teóricos del aprendizaje profundo y los costos computacionales asociados. Ejemplos del mundo real explicarán cómo se puede aplicar el aprendizaje profundo a las tareas de visión por computadora. La Parte III ofrece consejos prácticos para implementar algoritmos de aprendizaje profundo y herramientas de aprendizaje en el software SAS. Abarca temas como las técnicas de programación y modelado de la preparación de datos, así como las mejores prácticas para el despliegue. En la parte IV se presentan temas avanzados para el aprendizaje profundo de la visión por computadora, incluyendo el aprendizaje de la transferencia y la configuración de modelos preexistentes. Por último, la parte V concluye con futuras orientaciones y retos en el campo y propuestas para una mayor lectura. libro «Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction» es una guía integral para comprender los conceptos fundamentales y las aplicaciones de aprendizaje profundo en el campo de la visión informática, con énfasis en la plataforma SAS. libro se divide en cinco partes principales, cada parte proporciona un estudio detallado del tema. Parte I: Fundamentos del aprendizaje profundo Esta sección comienza con el seguimiento de la historia y la evolución del aprendizaje profundo, desde sus primeros orígenes hasta sus aplicaciones modernas.

O livro será organizado em cinco partes principais. A parte I começa com o estudo dos fundamentos do aprendizado profundo através de sua história e evolução. Esta seção vai estudar como o aprendizado avançou ao longo do tempo, desde o início precoce até os aplicativos modernos. A parte II é aprofundada nos fundamentos teóricos do aprendizado profundo e nos custos computacionais associados. Exemplos do mundo real explicarão como a aprendizagem profunda pode ser aplicada às tarefas da visão computacional. A Parte III oferece dicas práticas para introduzir o aprendizado profundo de algoritmos e ferramentas de aprendizagem no software SAS. Ele abrange temas como técnicas de programação e modelagem de dados e as melhores práticas para implantação. A parte IV apresenta temas avançados de aprendizagem profunda da visão computadorizada, incluindo treinamento de transferência e configuração de modelos anteriores. Finalmente, a parte V é concluída por futuras áreas e problemas de área e sugestões de leitura. O livro «Deep arning for Driver Visão with SAS An Intrudition» é uma guia abrangente para compreender conceitos fundamentais e aplicativos de aprendizagem profunda em visão computadorizada, com foco na plataforma SAS. O livro é dividido em cinco partes principais, cada parte fornece um estudo detalhado do objeto. Parte I: Fundamentos da aprendizagem profunda Esta seção começa com o rastreamento da história e evolução do aprendizado profundo, desde suas origens iniciais até suas aplicações modernas.

Il libro sarà organizzato in cinque parti principali. La Parte I inizia esplorando le basi dell'apprendimento profondo attraverso la sua storia e evoluzione. Questa sezione esaminerà come l'apprendimento approfondito si è sviluppato nel corso del tempo, dai primi inizi alle applicazioni avanzate. La parte II si approfondisce sulle basi teoriche dell'apprendimento approfondito e sui costi di calcolo associati. Esempi dal mondo reale spiegheranno come l'apprendimento profondo può essere applicato ai compiti della visione informatica. La Parte III offre suggerimenti pratici per l'implementazione dell'apprendimento approfondito dell'algoritmo e degli strumenti di apprendimento nel software SAS. Include argomenti quali la programmazione e la simulazione dei dati e le migliori pratiche di implementazione. La parte IV presenta argomenti avanzati per l'apprendimento approfondito della visione computerizzata, tra cui l'apprendimento alla migrazione e la configurazione di modelli preesistenti. Infine, la parte V si conclude con le future direzioni, i problemi e le proposte di lettura. Il libro «Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction» è una guida completa alla comprensione dei concetti fondamentali e delle applicazioni di formazione approfondita nel campo della visione informatica, focalizzata sulla piattaforma SAS. Il libro è suddiviso in cinque parti principali, ogni parte fornisce una ricerca dettagliata dell'oggetto. Parte I: Basi per l'apprendimento approfondito Questa sezione inizia con il tracciare la storia e l'evoluzione dell'apprendimento approfondito, dalle sue origini iniziali alle sue applicazioni avanzate.

Das Buch wird in fünf Hauptteile gegliedert sein. Teil I beginnt mit dem Erlernen der Grundlagen des Deep arning durch seine Geschichte und Entwicklung. In diesem Abschnitt wird untersucht, wie sich Deep arning im Laufe der Zeit von den frühen Anfängen bis hin zu modernen Anwendungen entwickelt hat. Teil II befasst sich mit den theoretischen Grundlagen des Deep arning und den damit verbundenen Rechenkosten. Anhand von Beispielen aus der realen Welt wird erläutert, wie Deep arning auf Computer Vision-Aufgaben angewendet werden kann. Teil III bietet praktische Tipps zur Implementierung von Deep arning-Algorithmen und rntools in der SAS-Software. Es umfasst Themen wie Programmier- und Modellierungstechniken für die Datenaufbereitung sowie Best Practices für die Bereitstellung. Teil IV stellt fortgeschrittene Deep-arning-Themen für Computer Vision vor, einschließlich des Transporttrainings und der Anpassung bereits vorhandener Modelle. Schließlich schließt Teil V mit zukünftigen Ausrichtungen und Herausforderungen auf dem Gebiet und Vorschlägen zur weiteren ktüre. Das Buch „Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction“ ist ein umfassender itfaden zum Verständnis grundlegender Konzepte und Anwendungen von Deep arning im Bereich Computer Vision mit Schwerpunkt auf der SAS-Plattform. Das Buch ist in fünf Hauptteile unterteilt, jeder Teil bietet eine detaillierte Untersuchung des Themas. Teil I: Grundlagen des Deep arning Dieser Abschnitt beginnt mit der Verfolgung der Geschichte und Entwicklung des Deep arning, von seinen frühen Ursprüngen bis zu seinen modernen Anwendungen.

Książka zostanie zorganizowana w pięć głównych części. Część I zaczyna się od poznania podstaw głębokiego uczenia się poprzez jego historię i ewolucję. Sekcja ta zbada, jak głębokie uczenie się ewoluowało z czasem od wczesnego początku do nowoczesnych aplikacji. Część II zagłębia się w teoretyczne podstawy głębokiego uczenia się i związane z nimi koszty obliczeniowe. Przykłady w świecie rzeczywistym wyjaśnią, jak głębokie uczenie się może być stosowane do zadań wizji komputerowej. Część III oferuje praktyczne wskazówki dotyczące wdrażania algorytmów głębokiego uczenia się i narzędzi uczenia się w oprogramowaniu SAS. Obejmuje ona tematy takie jak techniki programowania i symulacji w zakresie przygotowania danych, a także najlepsze praktyki w zakresie wdrażania. Część IV przedstawia najnowocześniejsze tematy dotyczące głębokiego uczenia się wizji komputerowej, w tym uczenia się transferu i dostrajania istniejących wcześniej modeli. Wreszcie część V kończy się przyszłymi kierunkami i wyzwaniami w tej dziedzinie oraz sugestiami dotyczącymi dalszego czytania. Książka „Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction” jest kompleksowym przewodnikiem do zrozumienia podstawowych koncepcji i zastosowań głębokiego uczenia się w wizji komputerowej ze szczególnym uwzględnieniem platformy SAS. Książka podzielona jest na pięć głównych części, z których każda zawiera szczegółowe badania tematu. Część I: Podstawy głębokiego uczenia się Ta sekcja zaczyna się od śledzenia historii i ewolucji głębokiego uczenia się, od jego wczesnych początków po nowoczesne zastosowania.

הספר יהיה מאורגן לחמישה חלקים עיקריים. חלק אני מתחיל בלמידת היסודות של למידה עמוקה דרך ההיסטוריה והאבולוציה שלה. סעיף זה יחקור כיצד התפתחה למידה עמוקה עם הזמן מההתחלה ועד ליישומים מודרניים. חלק II מתעמק ביסודות התיאורטיים של למידה עמוקה ואת העלויות החישוביות הקשורות אליהם. דוגמאות מהעולם האמיתי יסבירו כיצד ניתן ליישם למידה עמוקה על משימות ראייה ממוחשבות. חלק III מציע עצות מעשיות ליישום אלגוריתמי למידה עמוקה וכלי למידה בתוכנת SAS. הוא מכסה נושאים כמו תכנות וטכניקות סימולציה להכנת נתונים, כמו גם שיטות טובות ביותר לפריסה. חלק 4 מציג נושאים חדשניים בלמידת ראייה ממוחשבת עמוקה, כולל למידת העברה וכוונון מודלים קיימים מראש. לבסוף, חלק V מסיים עם כיוונים ואתגרים עתידיים בתחום והצעות לקריאה נוספת. הספר Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction הוא מדריך מקיף להבנת המושגים והיישומים הבסיסיים של למידה עמוקה בראייה ממוחשבת תוך התמקדות בפלטפורמת SAS. הספר מחולק לחמישה חלקים עיקריים, וכל חלק מספק מחקר מפורט של הנושא. חלק I: יסודות של למידה עמוקה סעיף זה מתחיל במעקב אחר ההיסטוריה והאבולוציה של למידה עמוקה,''

Kitap beş ana bölümden oluşacak. Bölüm I, tarihi ve evrimi yoluyla derin öğrenmenin temellerini öğrenerek başlar. Bu bölüm, derin öğrenmenin erken başlangıçtan modern uygulamalara kadar zaman içinde nasıl geliştiğini keşfedecektir. Bölüm II, derin öğrenmenin teorik temellerini ve bunlarla ilişkili hesaplama maliyetlerini inceler. Gerçek dünya örnekleri, derin öğrenmenin bilgisayar görme görevlerine nasıl uygulanabileceğini açıklayacaktır. Bölüm III, derin öğrenme algoritmalarını ve öğrenme araçlarını SAS yazılımında uygulamak için pratik ipuçları sunar. Veri hazırlama için programlama ve simülasyon teknikleri ve dağıtım için en iyi uygulamalar gibi konuları kapsar. Bölüm IV, derin bilgisayar görme öğrenmesinde, transfer öğrenimi ve önceden var olan modellerin ayarlanması dahil olmak üzere en yeni konuları sunar. Son olarak, Bölüm V, alandaki gelecekteki yönler ve zorluklar ve daha fazla okuma için öneriler ile sona erer. "Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction" kitabı, SAS platformuna odaklanarak bilgisayar vizyonunda derin öğrenmenin temel kavramlarını ve uygulamalarını anlamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, her biri konuyla ilgili ayrıntılı bir çalışma sağlayan beş ana bölüme ayrılmıştır. Bölüm I: Derin Öğrenmenin Temelleri Bu bölüm, derin öğrenmenin tarihini ve evrimini, erken kökenlerinden modern uygulamalarına kadar izleyerek başlar.

سيتم تنظيم الكتاب في خمسة أجزاء رئيسية. يبدأ الجزء الأول بتعلم أساسيات التعلم العميق من خلال تاريخه وتطوره. سيستكشف هذا القسم كيف تطور التعلم العميق بمرور الوقت من البداية المبكرة إلى التطبيقات الحديثة. يتعمق الجزء الثاني في الأسس النظرية للتعلم العميق والتكاليف الحسابية المرتبطة بها. ستشرح أمثلة العالم الحقيقي كيف يمكن تطبيق التعلم العميق على مهام الرؤية الحاسوبية. يقدم الجزء الثالث نصائح عملية لتنفيذ خوارزميات التعلم العميق وأدوات التعلم في برامج SAS. وهو يغطي مواضيع مثل تقنيات البرمجة والمحاكاة لإعداد البيانات، وكذلك أفضل الممارسات للنشر. يعرض الجزء الرابع مواضيع متطورة في تعلم الرؤية الحاسوبية العميقة، بما في ذلك نقل التعلم وضبط النماذج الموجودة مسبقًا. وأخيرا، يختتم الجزء الخامس بالاتجاهات والتحديات المستقبلية في الميدان واقتراحات لمواصلة القراءة. كتاب «التعلم العميق لرؤية الكمبيوتر مع مقدمة SAS» هو دليل شامل لفهم المفاهيم والتطبيقات الأساسية للتعلم العميق في رؤية الكمبيوتر مع التركيز على منصة SAS. ينقسم الكتاب إلى خمسة أجزاء رئيسية، يقدم كل جزء دراسة مفصلة للموضوع. الجزء الأول: أساسيات التعلم العميق يبدأ هذا القسم بتتبع تاريخ وتطور التعلم العميق، من أصوله المبكرة إلى تطبيقاته الحديثة.

이 책은 5 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1 부는 역사와 진화를 통해 딥 러닝의 기초를 배우는 것으로 시작합니다. 이 섹션은 초기 학습에서 최신 응용 프로그램으로 시간이 지남에 따라 딥 러닝이 어떻게 발전했는지 파트 II는 딥 러닝의 이론적 기초와 그와 관련된 계산 비용을 탐구합니다. 실제 사례는 컴퓨터 비전 작업에 딥 러닝을 적용하는 방법을 설명합니다. Part III은 SAS 소프트웨어에서 딥 러닝 알고리즘 및 학습 도구를 구현하기위한 실용적인 팁을 제공합니 데이터 준비를위한 프로그래밍 및 시뮬레이션 기술과 배포 모범 사례와 같은 주제를 다룹니다. 파트 IV는 전학 학습 및 기존 모델 튜닝을 포함하여 딥 컴퓨터 비전 학습에서 최첨단 주제를 제시합니다. 마지막으로 Part V는 해당 분야의 미래 방향과 과제 및 추가 독서 제안으로 마무리됩니다. "SAS An Introduction을 통한 컴퓨터 비전을위한 딥 러닝" 책은 SAS 플랫폼에 중점을 둔 컴퓨터 비전에서 딥 러닝의 기본 개념과 응용 프로그램을 이해하기위한 포괄적 인 가이드입니다. 이 책은 5 개의 주요 부분으로 나뉘며 각 부분은 주제에 대한 자세한 연구를 제공합니다. 1 부: 딥 러닝의 기초 섹션은 초기 학습에서 현대 응용 프로그램에 이르기까지 딥 러닝의 역사와 진화를 추적하는 것으로 시작됩니다.

本は5つの主要な部分に整理されます。パート私はその歴史と進化を通して深層学習の基礎を学ぶことから始まります。このセクションでは、Deep arningが初期段階から現代のアプリケーションにどのように進化してきたかについて説明します。第2部では、ディープラーニングの理論的基礎とそれに伴う計算コストを掘り下げます。実際の例では、ディープラーニングがコンピュータビジョンのタスクにどのように適用できるかを説明します。Part IIIは、ディープラーニングアルゴリズムと学習ツールをSASソフトウェアに実装するための実用的なヒントを提供します。データ準備のためのプログラミングやシミュレーション技術、デプロイのベストプラクティスなどのトピックをカバーしています。Part IVでは、転送学習や既存モデルのチューニングなど、ディープコンピュータビジョン学習における最先端のトピックを紹介します。最後に、パートVは、今後の分野の方向性と課題と、さらなる読書のための提案で締めくくります。本「Deep arning for Computer Vision with SAS An Introduction」は、SASプラットフォームを中心としたコンピュータビジョンにおけるディープラーニングの基本的な概念と応用を理解するための包括的なガイドです。本は5つの主要な部分に分かれており、それぞれの部分が主題の詳細な研究を提供しています。Part I：ディープラーニングの基礎このセクションでは、ディープラーニングの初期の起源から現代のアプリケーションまで、ディープラーニングの歴史と進化を追跡することから始まります。

該書將分為五個主要部分。第一部分首先通過其歷史和進化來探索深度學習的基礎。本節將探討深度學習如何隨著時間的推移從早期到現代應用的發展。第二部分深入探討了深度學習的理論基礎及其相關的計算成本。在現實世界的例子中，將解釋如何將深度學習應用於計算機視覺任務。第三部分提供了在SAS軟件中引入深度學習算法和學習工具的實用建議。它涵蓋了諸如編程和數據準備建模方法以及部署的最佳實踐等主題。第四部分介紹了計算機視覺深度學習的先進主題，包括轉移學習和設置先前存在的模型。最後，第五部分以未來的方向和領域問題以及進一步閱讀的建議結束。該書「借助SAS An Introduction深入學習計算機視覺」是了解計算機視覺領域深度學習的基本概念和應用的綜合指南，重點是SAS平臺。這本書分為五個主要部分，每個部分提供了對該主題的詳細研究。第一部分：深度學習的基礎本部分從深度學習的歷史和演變開始，從其早期起源到現代應用。