Классификация изображений с помощью транферного обучения Обнаружение и локализация объектов Транформирование изображения с помощью изумительных художественных стилей Понимание простых речевых команд Описание изображений на естественном языке Распознавание рисунков с помощью сверточной нейронной сети и долгой краткосрочной памяти Предсказание биржевой цены с помощью рекуррентной нейронной сети Генерация и улучшение изображения с помощью состязательных сетей Построение игрового приложения в TensorFlow и Keras Использование платформы TensorFlow Lite и Core ML на мобильном устройстве Как разработчику, вам всегда нужно следить и быть готовым к тому, что будет в тренде в ближайшем будущем, при этом также сосредотачиваясь на том, что в тренде в настоящее время. Что еще может быть лучше, чем научиться интегрировать лучшее из обоих миров, настоящее и будущее? Искусственный интеллект (ИИ) широко рассматривается как следующее большое событие после мобильных устройств, а Платформа TensorFlow от компании Google является ведущим инструментом с открытым исходным кодом для машинного обучения. Эта книга охватывает более 10 полноценных приложений для iOS, Android и Raspberry Pi на базе TensorFlow, построенных с нуля и выполняющих всевозможные модели в автономном режиме прямо на устройстве: от компьютерного зрения и обработки речи и языка до генеративно-состязательных сетей и AlphaZero-подобного глубокого самообучения с максимизацией получаемого вознаграждения. Вы научитесь использовать или вторично тренировать существующие модели TensorFlow, создавать собственные модели и разрабатывать применяющие их интеллектуальные мобильные приложения.

Как разработчику, вам всегда нужно следить и быть готовым к тому, что будет в тренде в ближайшем будущем, при этом также сосредотачиваясь на том, что в тренде в настоящее время. Что еще может быть лучше, чем научиться интегрировать лучшее из обоих миров, настоящее и будущее? Искусственный интеллект (ИИ) широко рассматривается как следующее большое событие после мобильных устройств, а Платформа TensorFlow от компании Google является ведущим инструментом с открытым исходным кодом для машинного обучения. .Эта книга охватывает более 10 полноценных приложений для iOS, Android и Raspberry Pi на базе TensorFlow, построенных с нуля и выполняющих всевозможные модели в автономном режиме прямо на устройстве: от компьютерного зрения и обработки речи и языка до генеративно-состязательных сетей и AlphaZero-подобного глубокого самообучения с максимизацией получаемого вознаграждения. .Вы научитесь использовать или вторично тренировать существующие модели TensorFlow, создавать собственные модели и разрабатывать применяющие их интеллектуальные мобильные приложения.

Как разработчику, вам всегда нужно следить и быть готовым к тому, что будет в тренде в ближайшем будущем, при этом также сосредотачиваясь на том, что в тренде в настоящее время. Что еще может быть лучше, чем научиться интегрировать лучшее из обоих миров, настоящее и будущее? Искусственный интеллект (ИИ) широко рассматривается как следующее большое событие после мобильных устройств, а Платформа TensorFlow от компании Google является ведущим инструментом с открытым исходным кодом для машинного обучения. .Эта книга охватывает более 10 полноценных приложений для iOS, Android и Raspberry Pi на базе TensorFlow, построенных с нуля и выполняющих всевозможные модели в автономном режиме прямо на устройстве: от компьютерного зрения и обработки речи и языка до генеративно-состязательных сетей и AlphaZero-подобного глубокого самообучения с максимизацией получаемого вознаграждения. .Вы научитесь использовать или вторично тренировать существующие модели TensorFlow, создавать собственные модели и разрабатывать применяющие их интеллектуальные мобильные приложения.

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.

В книге представлены сквозные проекты построения порождающих состязательных сетей (GAN), способных к самообучению. .Структура книги предусматривает повышение уровня сложности от главы к главе. Читатель узнает о том, что такое состязательные сети и как они обучаются генерировать 3D-формы, создавать анимационных персонажей и реалистичные фотоизображения, превращать картины в фотографии и делать многое другое. .Издание предназначено для специалистов по данным и машинному обучению, а также для тех, кого интересуют принципы работы и перспективы развития искусственного интеллекта.

В книге представлены сквозные проекты построения порождающих состязательных сетей (GAN), способных к самообучению. .Структура книги предусматривает повышение уровня сложности от главы к главе. Читатель узнает о том, что такое состязательные сети и как они обучаются генерировать 3D-формы, создавать анимационных персонажей и реалистичные фотоизображения, превращать картины в фотографии и делать многое другое. .Издание предназначено для специалистов по данным и машинному обучению, а также для тех, кого интересуют принципы работы и перспективы развития искусственного интеллекта.

Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка. Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста. Вы научитесь применять продвинутые рекуррентные модели, включая ячейки с долгой краткосрочной памятью в приложениях для обработки естественного языка. Наконец, вы самостоятельно создадите с нуля систему нейронного машинного перевода. Прочитав эту книгу, вы получите не только понимание теоретических основ, но и практические навыки по применению TensorFlow в приложениях глубокого обучения для обработки естественного языка.

Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка. Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста. Вы научитесь применять продвинутые рекуррентные модели, включая ячейки с долгой краткосрочной памятью в приложениях для обработки естественного языка. Наконец, вы самостоятельно создадите с нуля систему нейронного машинного перевода. Прочитав эту книгу, вы получите не только понимание теоретических основ, но и практические навыки по применению TensorFlow в приложениях глубокого обучения для обработки естественного языка.

Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка. Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста. Вы научитесь применять продвинутые рекуррентные модели, включая ячейки с долгой краткосрочной памятью в приложениях для обработки естественного языка. Наконец, вы самостоятельно создадите с нуля систему нейронного машинного перевода. Прочитав эту книгу, вы получите не только понимание теоретических основ, но и практические навыки по применению TensorFlow в приложениях глубокого обучения для обработки естественного языка.

Из этой книги вы узнаете об алгоритмах машинного обучения и научитесь решать конкретные задачи с помощью TensorFlow.

Из этой книги вы узнаете об алгоритмах машинного обучения и научитесь решать конкретные задачи с помощью TensorFlow.

Книга знакомит с основами программной библиотеки TensorFlow и принципами глубокого обучения, начиная с нулевого уровня. В книге рассмотрены базовые вычисления в библиотеке TensorFlow, простые обучающиеся системы и их построение, полносвязные глубокие сети, прототипы и превращение прототипов в высококачественные модели, сверхточные нейронные сети и обработка изображений, рекуррентные нейронные сети и наборы естественно-языковых данных, способы обучения с максимизацией подкрепления на примере известных игр, приемы тренинга глубоких сетей с помощью графических и тензорных процессоров.

Книга знакомит с основами программной библиотеки TensorFlow и принципами глубокого обучения, начиная с нулевого уровня. В книге рассмотрены базовые вычисления в библиотеке TensorFlow, простые обучающиеся системы и их построение, полносвязные глубокие сети, прототипы и превращение прототипов в высококачественные модели, сверхточные нейронные сети и обработка изображений, рекуррентные нейронные сети и наборы естественно-языковых данных, способы обучения с максимизацией подкрепления на примере известных игр, приемы тренинга глубоких сетей с помощью графических и тензорных процессоров.

Книга знакомит с основами программной библиотеки TensorFlow и принципами глубокого обучения, начиная с нулевого уровня. В книге рассмотрены базовые вычисления в библиотеке TensorFlow, простые обучающиеся системы и их построение, полносвязные глубокие сети, прототипы и превращение прототипов в высококачественные модели, сверхточные нейронные сети и обработка изображений, рекуррентные нейронные сети и наборы естественно-языковых данных, способы обучения с максимизацией подкрепления на примере известных игр, приемы тренинга глубоких сетей с помощью графических и тензорных процессоров.

Комикс с юмором показывает, как выглядит любовь изо дня в день. Здесь есть сладкие моменты и обыденность, радость и грусть, надежды и разочарования, умение договариваться и необходимость искать компромиссы. Дебби Танг делится с нами теплыми и трогательными моментами из семейной жизни. В забавных стрипах вы не раз узнаете себя и улыбнетесь глядя на героев. Они вместе занимаются спортом, готовят ужин, отмечают годовщины отношений (а порой забывают о них), едят на ночь вкусняшки, спорят по пустякам и поддерживают друг друга после тяжелого рабочего дня. Но самое главное - они учатся быть вместе, ценить того, кто рядом, и дорожить каждым моментом. Фишки книги - Меткая и смешная книга об отношениях. - В коротких историях можно узнать себя и посмеяться от души. - Отличный подарок для всех влюбленных. - Вы окунетесь в уютный мир семейного счастья. - Тонкие зарисовки, нежный юмор и стильные иллюстрации. Для кого эта книга Для читателей от 16 лет. Для всех, кто в отношениях. Для всех, кто хочет погрузиться в теплую, странную и забавную атмосферу ежедневной любви и принятия своей половинки. Для любителей комиксов.

Комикс с юмором показывает, как выглядит любовь изо дня в день. Здесь есть сладкие моменты и обыденность, радость и грусть, надежды и разочарования, умение договариваться и необходимость искать компромиссы.Дебби Танг делится с нами теплыми и трогательными моментами из семейной жизни. В забавных стрипах вы не раз узнаете себя и улыбнетесь глядя на героев. Они вместе занимаются спортом, готовят ужин, отмечают годовщины отношений (а порой забывают о них), едят на ночь вкусняшки, спорят по пустякам и поддерживают друг друга после тяжелого рабочего дня.Но самое главное — они учатся быть вместе, ценить того, кто рядом, и дорожить каждым моментом.Фишки книги:— Меткая и смешная книга об отношениях.— В коротких историях можно узнать себя и посмеяться от души.— Отличный подарок для всех влюбленных.— Вы окунетесь в уютный мир семейного счастья.— Тонкие зарисовки, нежный юмор и стильные иллюстрации.Для кого эта книга:Для читателей от 16 лет.Для всех, кто в отношениях.Для всех, кто хочет погрузиться в теплую, странную и забавную атмосферу ежедневной любви и принятия своей половинки.Для любителей комиксов.