• Generatives Deep Learning
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David Foster
Marcus Fraaß / Konstantin Mack (Übersetzung)

Generatives Deep Learning

Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen

erscheint voraussichtlich
im März 2020, ca. 312 Seiten, komplett in Farbe, Broschur
O’Reilly
ISBN Print: 978-3-96009-128-8

Buch
39,90 €


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Beschreibung

Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen – kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle.David Foster veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, beginnend mit den Grundlagen des Deep Learning mit Keras, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen dem Leser herauszufinden, wie seine Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.

 

Zielgruppe

  • Data Scientists und Programmierer, die Erfahrung mit Machine Learning haben
       

Autor / Autorin

David Foster ist Mitgründer von Applied Data Science, einem Beratungsunternehmen für Data Science, das innovative Lösungen für Kunden anbietet. Er hat einen M.A. in Mathematik vom Trinity College, Cambridge, UK, und einen M.Sc. in Operational Research von der britischen University of Warwick.


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