Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow
Кем бы вы ни были — инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем, мечтающим создать «вирусное» приложение с использованием ИИ, — наверняка задавались вопросом: с чего начать? Практические примеры из этой книги научат вас создавать приложения глубокого обучения для облачных, мобильных и краевых (edge) систем. Если вы хотите создать что-то необычное, полезное, масштабируемое или просто классное — эта книга для вас.
Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире.
В этой книге вы:
• Узнаете, как обучать, настраивать и развертывать модели компьютерного зрения с помощью Keras, TensorFlow, Core ML и TensorFlow Lite.
• Изучите интересные проекты, в том числе Not Hotdog из сериала Silicon Valley и еще более 40 примеров.
• Смоделируете беспилотный автомобиль в видеоигровом окружении и создадите миниатюрную версию, использовав технологию обучения с подкреплением.
• Научитесь использовать перенос обучения для быстрого обучения моделей.
• Найдете более 50 практических советов по повышению точности и скорости модели, отладке и масштабированию до многомиллионной аудитории.
Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире.
В этой книге вы:
• Узнаете, как обучать, настраивать и развертывать модели компьютерного зрения с помощью Keras, TensorFlow, Core ML и TensorFlow Lite.
• Изучите интересные проекты, в том числе Not Hotdog из сериала Silicon Valley и еще более 40 примеров.
• Смоделируете беспилотный автомобиль в видеоигровом окружении и создадите миниатюрную версию, использовав технологию обучения с подкреплением.
• Научитесь использовать перенос обучения для быстрого обучения моделей.
• Найдете более 50 практических советов по повышению точности и скорости модели, отладке и масштабированию до многомиллионной аудитории.
Пікірлер4
👍Ұсынамын
💡Танымдық
Книга отличная. Подача теории потрясающе простая, но практическая часть новичкам не подойдет. Код на Гитхабе устарел, просто запустить и посмотреть магию машинного обучения не получится, придется подстраиваться под обновленные библиотеки, вручную фиксить то, что не работает. Новичков может отпугнуть, но для миддлов самое то.
👍Ұсынамын
Книга хорошо раскрывает тему и в целом будет полезна. Но есть один существенный недостаток который встречается практически в каждой книге. Это отвратительное оформление книги.
- Блоки кода оформлены как обычный текст
- Примеры свалены в кучу, не имеют отступов
- Блоки кода оформлены как обычный текст
- Примеры свалены в кучу, не имеют отступов
👍Ұсынамын
💡Танымдық
Хорошая книга для старта. Местами на пальцах объясняют, что очень полезно если вообще не знаете предметной области.
Дәйексөздер150
можно тренироваться на мощном оборудовании совершенно бесплатно, пользуясь лишь браузером (спасибо, Google Colab!). Надеемся, что с помощью этой книги вы:
А еще мы подготовили презентации на https://github.com/PracticalDL/Practical-Deep-Learning-Book, которые можно брать для занятий.
Вспомогательные материалы (примеры кода, упражнения и т.д.) доступны для загрузки по адресу https://github.com/PracticalDL/Practical-Deep-Learning-Book. Если у вас возникнут вопросы технического характера по использованию примеров кода, направляйте их по электронной почте на адрес PracticalDLBook@gmail.com.
