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Deep Learning kompakt für Dummies - Die Grundlagen von Deep Learning verstehen / Autor:  Mueller, John Paul / Massaron, Luca, 978-3-527-71687-6
Mueller, John Paul (6) / Massaron, Luca (4)

Deep Learning kompakt für Dummies

Die Grundlagen von Deep Learning verstehen

Die Funktionsweise von neuronalen Netzen begreifen

Wiley Verlag
364 Seiten, Softcover

Erschienen 05/2020
ISBN 978-3-527-71687-6

25,- inkl. MwSt.
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CHIP PLUS Edition 10/2020
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Sie haben von Deep Learning gehört und wollen sich nun darüber informieren und vielleicht erste kleine Schritte machen, diese Technologie zu nutzen? Dann hilft Ihnen dieses Buch. Die Autoren erklären Ihnen, welchen Einfluss Deep Learning im Alltag hat und in welcher Beziehung es zu maschinellem Lernen steht.

Anschließend sammeln Sie erste eigene Erfahrungen mit vorgegebenen Python-Programmen und verstehen so die Funktionsweise von neuronalen Netzen und wie Bilder klassifiziert und Sprache sowie Text verarbeitet werden. So ist dieses Buch ein schneller erster und verständlicher Einstieg in Deep Learning.

Hier erfahren Sie,

  • welche Frameworks Sie brauchen
  • was die mathematischen Grundlagen von Deep Learning sind
  • wie Sie grundlegende Vorteile von Deep Learning ausnutzen
  • wie Sie komplexere Aufgaben mit CNNs lösen

Aus dem Inhalt

Einführung in das Deep Learning

  • Maschinelles Lernen
  • Installation und Verwendung von Python
  • Frameworks für Deep Learning
  • Rechnen mit Matrizen
  • Grundlagen der linearen Regression
  • Einführung in neuronale Netze
  • Entwurf eines einfachen neuronalen Netzes
  • Deep Learning im Detail
  • Konvolutionsnetze
  • Rekurrente neuronale Netze
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Anwendung von Deep Learning

  • Bildklassifikation
  • Komplexe Konvolutionsnetze
  • Sprachverarbeitung
  • Automatisch erzeugte Musik und visuelle Kunst
  • Generative Adversarial Networks
  • Verstärkendes Lernen mit Deep Learning

Der Top-Ten-Teil

  • Zehn Anwendungsszenarien für Deep Learning
  • Zehn unverzichtbare Tools für Deep Learning
Den Begriff Deep Learning hat jeder schonmal gehört. Was aber genau darunter verstanden wird, erläutern die Autoren in dieser Leseprobe. Sie zeigen aber auch, warum Deep Learning nicht die einzige Methode zur Datenverarbeitung in Ihrem Werkzeugkasten sein sollte. Denn mit Deep Learning lassen sich zwar unterschiedlichste Aufgaben lösen, aber eben nicht alle.

Wer hat’s geschrieben?

John Paul Mueller
John Paul Mueller ist freiberuflicher Autor und technischer Redakteur. Das Schreiben liegt ihm offensichtlich im Blut, denn er hat bereits an 112 Büchern und mehr als 600 Artikeln mitgewirkt. Die Themen reichen vom Datenbank- und Netzwerkbetrieb über die künstliche Intelligenz bis hin zur praxisorientierten Programmierung. Zu seinen aktuellen Büchern zählen Leitfäden für die Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und den Umgang mit Algorithmen. Als technischer Redakteur hat er schon über siebzig Autoren zu ihren Manuskripten beraten und die Herausgeber verschiedener Zeitschriften unterstützt. Neben seiner Beratertätigkeit hilft er außerdem beim Erstellen von Prüfungs- und Zertifizierungsfragen.
Luca Massaron
Luca Massaron hat sich auf die Datenwissenschaft und Marketingforschung spezialisiert. Sein besonderes Augenmerk gilt der multivariaten Statistik, dem maschinellen Lernen und der Kundenanalyse. Seit über einem Jahrzehnt löst er knifflige Herausforderungen in der Praxis mithilfe von Algorithmen, Data-Mining und statistischen Methoden. Er gilt in Italien als einer der Pioniere der Internetzielgruppenanalyse und zählt zu den produktivsten Anwendern auf dem Data-Science-Portal kaggle.com. Seine Erfahrungen mit Daten, Analysen und dem vielversprechenden Gebiet Knowledge Discovery gibt er gern an Experten und Laien gleichermaßen weiter. Er ist überzeugt, dass ein grundlegendes Verständnis der Datenwissenschaft zu enormen technischen Fortschritten beitragen wird. Er ist außerdem als Google Developer Expert (GDE) für maschinelles Lernen zertifiziert.
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