Synopsis
Strojové učení zaznamenalo v posledních letech pozoruhodný pokrok od téměř nepoužitelného rozpoznávání řeči a obrazu k nadlidské přesnosti. Od programů, které nedokázaly porazit jen trochu zkušenějšího hráče go, jsme dospěli k přemožiteli mistra světa. Za pokrokem ve vývoji učících se programů stojí tzv. hluboké učení – deep learning.
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Deep learning v jazyku Python - 2., rozsirene vydani
Vendeur : Antikvariat Bleskov, Mimon, Rébublique tchèque
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Paperback. Etat : Good. Deep learning v jazyku Python - 2., rozsirene vydani - Chollet Francois *** [EN] Categories: PC literature | Binding: Paperback | Machine learning has made remarkable progress in recent years, evolving from almost unusable speech and image recognition to nearly superhuman accuracy, from programs that couldn't beat a slightly more experienced chess player to conquerors of world champions. ***** The progress in the development of learning programs is driven by so-called deep learning, which is a combination of theories and proven technical procedures that have enabled the development of many previously unrealizable applications. With their help, we can analyze and synthesize text and spoken word, translate from one language to another, recognize people, or control self-driving cars. ***** The book will teach readers with intermediate Python knowledge to design deep learning systems in this language using the Keras and TensorFlow libraries, which are used by most authors of winning systems in deep learning competitions. The explanation is based on intuitive explanations and practical examples. You will practice challenging concepts on applications in computer vision, natural language processing, and generative models. You will gain knowledge and practical skills that will enable you to apply deep learning in your own projects. The author of the book is François Chollet, creator of the Keras library and an artificial intelligence researcher at Google. ***** * Explanation of basic principles of deep learning and advanced skills * Creation of deep learning systems for computer vision, time series, text, and generating your own creations (e.g., images) * How modern AI systems like ChatGPT work * Description of differences when running programs on CPU, GPU, and FPU * Working with the Collaboration web environment, which allows the use of GPU and FPU on the server *** [DE] Einband: Taschenbuch | Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht und sich von einer fast unbrauchbaren Sprach- und Bilderkennung zu einer nahezu übermenschlichen Genauigkeit entwickelt, von Programmen, die einen etwas erfahreneren Schachspieler nicht schlagen konnten, bis hin zu Bezwingern von Weltmeistern. ***** Der Fortschritt in der Entwicklung lernender Programme wird durch das sogenannte Deep Learning vorangetrieben, eine Kombination aus Theorien und bewährten technischen Verfahren, die die Entwicklung vieler zuvor nicht realisierbarer Anwendungen ermöglicht haben. Mit ihrer Hilfe können wir Text und gesprochenes Wort analysieren und synthetisieren, von einer Sprache in eine andere übersetzen, Personen erkennen oder selbstfahrende Autos steuern. ***** Das Buch vermittelt Lesern mit mittleren Python-Kenntnissen, wie man in dieser Sprache Deep-Learning-Systeme mithilfe der Keras- und TensorFlow-Bibliotheken entwirft, die von den meisten Autoren erfolgreicher Systeme in Deep-Learning-Wettbewerben verwendet werden. Die Erläuterung basiert auf intuitiven Erklärungen und praktischen Beispielen. Anspruchsvolle Konzepte werden an Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und generativer Modelle geübt. Sie erwerben so Kenntnisse und praktische Fähigkeiten, die es Ihnen ermöglichen, Deep Learning in Ihren eigenen Projekten anzuwenden. Der Autor des Buches ist François Chollet, der Entwickler der Keras-Bibliothek und ein Forscher im Bereich künstliche Intelligenz bei Google. ***** * Erläuterung der grundlegenden Prinzipien des Deep Learning sowie fortgeschrittener Fähigkeiten * Erstellung von Deep-Learning-Systemen für Computer Vision, Zeitreihen, Text und die Generierung eigener Kreationen (z. B. Bilder) * Funktionsweise moderner KI-Systeme wie ChatGPT * Beschreibung der Unterschiede beim Ausführen von Programmen auf CPU, GPU und FPU * Arbeit mit der Collaboration-Webumgebung, die die Verwendung von GPU und FPU auf dem Server ermöglicht. N° de réf. du vendeur B-00035578
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