Book Description: Deep Learning Cookbook - Practical Recipes to Get Started Quickly Author: Douwe Osinga O'Reilly Media 2018 252 Format: Paperback/E-book Genre: Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning Summary: Deep learning has revolutionized the field of artificial intelligence and has become an essential tool for various industries. However, the complexity of this technology can make it daunting for those who are new to the field. This cookbook aims to simplify the process of deep learning by providing practical recipes that can help software engineers without a background in machine learning to quickly enter the field. With the help of Python and its related libraries, readers will learn how to solve deep learning problems for classifying and generating text, images, and music. The book is divided into four parts, each focusing on a specific aspect of deep learning: Part 1: Getting Started with Deep Learning * Introduction to deep learning and its importance * Setting up the environment for deep learning * Basic concepts and techniques for deep learning Part 2: Text Classification * Text classification using Keras and TensorFlow * Preprocessing text data * Building a text classifier * Advanced techniques for text classification Part 3: Image Processing * Introduction to convolutional neural networks (CNNs) * Image preprocessing and augmentation * CNN architectures for image processing * Fine-tuning pre-trained models for image processing Part 4: Generative Models * Introduction to generative adversarial networks (GANs) * Implementing GANs in Python * Generating images and music with GANs * Advanced techniques for generative models Each recipe in this cookbook includes a clear explanation of the concept, code examples, and practical exercises to help reinforce the concepts learned.

Deep arning Cookbook - Практические рецепты для быстрого начала работы Автор: Douwe Osinga O'Reilly Media 2018 252 Формат: Paperback/E-book Жанр: информатика, искусственный интеллект, машинное обучение Резюме: Глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта и стало важным инструментом для различных отраслей Однако сложность этой технологии может сделать ее пугающей для тех, кто является новичком в этой области. Эта кулинарная книга призвана упростить процесс глубокого обучения, предоставляя практические рецепты, которые могут помочь инженерам-программистам без опыта в машинном обучении быстро выйти на поле. С помощью Python и связанных с ним библиотек читатели узнают, как решать задачи глубокого обучения классификации и генерации текста, изображений и музыки. Книга разделена на четыре части, каждая из которых посвящена определенному аспекту глубокого обучения: Часть 1: Начало работы с глубоким обучением * Введение в глубокое обучение и его важность * Создание среды для глубокого обучения * Основные концепции и методы глубокого обучения Часть 2: Классификация текста * Классификация текста с использованием Keras и TensorFlow * Данные текста предварительной обработки * Создание классификатора текста * Дополнительные методы классификации текста Часть 3: Обработка изображений * Введение в сверточные нейронные сети (CNN) * Предварительная обработка и аугментация изображений * Архитектуры CNN для обработки изображений * Тонкая настройка подготовленных моделей для обработки изображений Часть 4: Генеративные модели * Введение в генеративные состязательные сети (GAN) * Реализация GAN на Python * Генерация изображений и музыки с помощью GAN * Передовые техники для генеративных моделей Каждый рецепт в этой кулинарной книге включает четкое объяснение концепции, примеры кода и практические упражнения, помогающие закрепить усвоенные концепции.

Deep arning Cookbook - Recetas prácticas para un inicio rápido Autor: Douwe Osinga O'Reilly Media 2018 252 Formato: Paperback/E-book Género: informática, inteligencia artificial, aprendizaje automático Resumen: aprendizaje profundo ha revolucionado en el campo de la inteligencia artificial y se ha convertido en una herramienta importante para diversas industrias n embargo, la complejidad de esta tecnología puede hacerla aterradora para aquellos que son nuevos en este campo. Este libro de cocina está diseñado para simplificar el proceso de aprendizaje profundo proporcionando recetas prácticas que pueden ayudar a los ingenieros de software sin experiencia en aprendizaje automático a entrar rápidamente en el campo. Con Python y sus bibliotecas asociadas, los lectores aprenden a resolver los desafíos del aprendizaje profundo de la clasificación y generación de texto, imágenes y música. libro se divide en cuatro partes, cada una dedicada a un aspecto específico del aprendizaje profundo: Parte 1: Iniciar el aprendizaje profundo * Introducción al aprendizaje profundo y su importancia * Crear un entorno para el aprendizaje profundo * Conceptos básicos y métodos de aprendizaje profundo Parte 2: Clasificación de texto * Clasificación de texto utilizando Keras y TensorFlow * Datos de texto preprocesado * Creación de un clasificador de texto * Métodos de clasificación de texto adicionales Parte 3: Procesamiento de imágenes * Introducción a las redes neuronales perforadas (CNN) * Procesamiento previo y augmentación de imágenes * Arquitecturas de procesamiento de imágenes de CNN * Ajuste fino de los modelos preparados para el procesamiento de imágenes Parte 4: Modelos generativos * Introducción a redes competitivas generativas (GAN) * Implementación de GAN en Python * Generación de imágenes y música con GAN * Técnicas avanzadas para modelos generativos Cada receta en este libro de cocina incluye una explicación clara del concepto, ejemplos de código y ejercicios prácticos que ayudan a consolidar conceptos aprendidos.

Deep arning Cookbook - Ricette pratiche per iniziare rapidamente L'autore: Douwe Osinga O'Reilly Media 2018 252 Formato: Paperback/E-book Genere: informatica, intelligenza artificiale, apprendimento automatico Curriculum: L'apprendimento profondo ha rivoluzionato l'intelligenza artificiale ed è diventato uno strumento importante per diversi settori Tuttavia, la complessità di questa tecnologia potrebbe renderla spaventosa per i nuovi arrivati. Questo libro di cucina è progettato per semplificare il processo di apprendimento approfondito, fornendo ricette pratiche che possono aiutare gli ingegneri di programmazione senza esperienza nell'apprendimento automatico a scendere rapidamente in campo. Con Python e le librerie associate, i lettori impareranno come gestire le sfide di formazione approfondita per la classificazione e la generazione di testo, immagini e musica. Il libro è suddiviso in quattro parti, ognuna dedicata ad un particolare aspetto dell'apprendimento: Parte 1: Iniziare a lavorare con una formazione approfondita * Introduzione all'apprendimento profondo e la sua importanza * Creare un ambiente per l'apprendimento profondo * Concetti e metodi fondamentali di apprendimento profondo Parte 2: Classificazione del testo * Classificazione del testo con Keras e TensorFlow * Dati del testo di pre-elaborazione * Creazione di un classificatore di testo * Metodi aggiuntivi di classificazione del testo Parte 3: Elaborazione delle immagini * Introduzione alle reti neurali compresse (CNN) * Pre-elaborazione e anticipazione delle immagini * Architettura CNN per l'elaborazione delle immagini * Personalizzazione sottile dei modelli di elaborazione delle immagini preparati Parte 4: Modelli generali * Introduzione alle reti di competizione generali (GAN) * Implementazione GAN su Python * Generazione di immagini e musica con GAN * Tecniche avanzate per modelli generali Ogni ricetta in questo libro di cucina include una chiara spiegazione del concetto, esempi di codice e esercizi pratici che aiutano a consolidare i concetti imparati.

''

ディープラーニングクックブック-クイックスタートのための実用的なレシピ著者： Douwe Osinga O'Reilly Media 2018 252フォーマット：ペーパーバック/電子書籍ジャンル：コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習の概要： ディープラーニングは人工知能に革命をもたらし、さまざまな産業にとって重要なツールとなっています。しかし、この技術の複雑さは、新しい分野の人々にとって恐ろしいものになる可能性があります。このクックブックは、機械学習の経験のないソフトウェアエンジニアが迅速に現場に参加できるようにする実践的なレシピを提供することで、ディープラーニングプロセスを簡素化することを目的としています。Pythonと関連するライブラリを使用して、読者はテキスト、画像、音楽の分類と生成のディープラーニングの問題を解決する方法を学びます。本は4つの部分に分かれており、それぞれが深層学習の特定の側面に焦点を当てています。 パート1：ディープラーニングを始める*ディープラーニングとその重要性の紹介*ディープラーニングのための環境の構築*基本的なディープラーニングの概念と方法パート2： テキスト分類*KerasとTensorFlowを使用したテキスト分類*テキストデータの前処理*テキスト分類器の作成*追加のテキスト分類方法Part 3： 画像処理*畳み込みニューラルネットワークの紹介（CNN）*画像前処理と拡張*画像処理のためのCNNアーキテクチャ*画像処理のための微調整モデルPart 4： Generative Model*Generative Adversarial Network （GAN）の紹介*PythonでGANを実装*GANを使用した画像と音楽の生成*Generative Modelの高度なテクニックこのクックブックの各レシピには、明確な概念説明、コード例、および実践的な演習が含まれています学習した概念を固めます。