Python Deep Learning Projects
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2018
- Livre broché
- Neuf
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N° de réf. du vendeur 9781788997096
- Titre
- Python Deep Learning Projects
- Auteur
- Matthew Lamons
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1788997093
- ISBN à 13 chiffres
- 9781788997096
- Poids de l'article
- 874 grammes
- Dimensions
- 235x191x26 mm
Insightful projects to master deep learning and neural network architectures using Python and Keras
Key Features
- Explore deep learning across computer vision, natural language processing (NLP), and image processing
- Discover best practices for the training of deep neural networks and their deployment
- Access popular deep learning models as well as widely used neural network architectures
Book Description
Deep learning has been gradually revolutionizing every field of artificial intelligence, making application development easier.
Python Deep Learning Projects imparts all the knowledge needed to implement complex deep learning projects in the field of computational linguistics and computer vision. Each of these projects is unique, helping you progressively master the subject. You'll learn how to implement a text classifier system using a recurrent neural network (RNN) model and optimize it to understand the shortcomings you might experience while implementing a simple deep learning system.
Similarly, you'll discover how to develop various projects, including word vector representation, open domain question answering, and building chatbots using seq-to-seq models and language modeling. In addition to this, you'll cover advanced concepts, such as regularization, gradient clipping, gradient normalization, and bidirectional RNNs, through a series of engaging projects.
By the end of this book, you will have gained knowledge to develop your own deep learning systems in a straightforward way and in an efficient way
What you will learn
- Set up a deep learning development environment on Amazon Web Services (AWS)
- Apply GPU-powered instances as well as the deep learning AMI
- Implement seq-to-seq networks for modeling natural language processing (NLP)
- Develop an end-to-end speech recognition system
- Build a system for pixel-wise semantic labeling of an image
- Create a system that generates images and their regions
Who this book is for
Python Deep Learning Projects is for you if you want to get insights into deep learning, data science, and artificial intelligence. This book is also for those who want to break into deep learning and develop their own AI projects.
It is assumed that you have sound knowledge of Python programming
Table of Contents
- Building Deep Learning Environment
- Training Neural Network for Prediction using Regression
- Word Vector representationusing Word2VEC (skip-gram) for word prediction
- Build NLP pipeline for Open-Domain Question Answering
- Sequence-to-sequence models for building chatbots
- Generative Language modelling using Bi-LSTM for content creation
- Building Speech Recognition with DeepSpeech2
- Handwritten digits classification using ConvNets
- Real-time Object Detection using OpenCV and TensorFlow
- Building Face Recognition using OpenFace and Clustering
- Automated Image Captioning with NeuralTalk model
- Pose Estimation on 3D models using ConvNets
- Image translation using GANs for style transfer
- Develop anautonomous Agents with Deep Reinforcement Learning
- Summary and Next Steps in Your Deep Learning Career
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À propos de l’auteur
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Informations concernant le droit de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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