коул анирад сиддха ганджу мехер казам искусственный интеллект и компьютерное зрение реальные проекты на python keras и tensorflow
Коул Анирад, Ганджу Сиддха, Казам Мехер 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.
4855 Руб.
Коул А., Сиддха Г., Мехер К. 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.
3738 Руб.
Коул А., Сиддха Г., Мехер К. 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.
3738 Руб.
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.
2750 Руб.
Шолле Франсуа Глубокое обучение с R и KERAS
Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras. Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями. Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer. Для читателей со средними навыками программирования на R. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется. 2-е издание.
3398 Руб.
Джулли Антонио, Пал Суджит Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения
Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.
1530 Руб.
Антонио Дж., Пал С. Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. .Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.
2089 Руб.
Антонио Дж., Пал С. Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. .Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.
2089 Руб.
Постолит Анатолий Владимирович Основы искусственного интеллекта в примерах на Python
Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров. Для программистов. Необходимые основы языка Python Элементы искусственного интеллекта Разработка приложений искусственного интеллекта Инструментальные средства и полезные библиотеки Программная реализация нейронных сетей Построение многослойных нейронных сетей Библиотеки PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, ImageAI, OpenCV Наглядные примеры нейронных сетей, их обучения и использования
1271 Руб.
Малов Д.А. Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство
Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки Pytorch, а также Keras и Tensorflow. Особое внимание уделено разбору базовых алгоритмов, реализованных на языке Python, которые помогут самостоятельно освоить работу с нейронными сетями, написав собственное приложение для глубокого обучения на основе данных из браузера.Для Python-разработчиков и специалистов Data Science
839 Руб.
Малов Д.А. Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство
Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки Pytorch, а также Keras и Tensorflow. Особое внимание уделено разбору базовых алгоритмов, реализованных на языке Python, которые помогут самостоятельно освоить работу с нейронными сетями, написав собственное приложение для глубокого обучения на основе данных из браузера.Для Python-разработчиков и специалистов Data Science
839 Руб.
Калинин Илья Александрович, Самылкина Надежда Николаевна, Салахова Алена Антоновна Искусственный интеллект. 10-11 классы. Учебное пособие. ФГОС
Издание предназначено для первоначального знакомства с актуальным направлением отрасли информационных технологий - искусственным интеллектом. Рассматриваются практические примеры решения задач анализа данных, классификации, принятия решений, выявления закономерностей в виде скрытых правил, системы диагностики и распознавания рукописных цифр. Все задания по применению интеллектуальных алгоритмов выполняются в среде Anaconda на языке Python с использованием библиотек Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Apyori и Experta.
601 Руб.
Искусственный интеллект. 10-11 классы. Учебное пособие
Издание предназначено для первоначального знакомства с актуальным направлением отрасли информационных технологий — искусственным интеллектом. Рассматриваются практические примеры решения задач анализа данных, классификации, принятия решений, выявления закономерностей в виде скрытых правил, системы диагностики и распознавания рукописных цифр. Все задания по применению интеллектуальных алгоритмов выполняются в среде Anaconda на языке Python с использованием библиотек Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Apyori и Experta.
860 Руб.
Калинин И.А., Самылкина Н.Н., Салахова А.А. Искусственный интеллект. 10-11 классы. Учебное пособие
Издание предназначено для первоначального знакомства с актуальным направлением отрасли информационных технологий — искусственным интеллектом. Рассматриваются практические примеры решения задач анализа данных, классификации, принятия решений, выявления закономерностей в виде скрытых правил, системы диагностики и распознавания рукописных цифр. Все задания по применению интеллектуальных алгоритмов выполняются в среде Anaconda на языке Python с использованием библиотек Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Apyori и Experta.
860 Руб.
Ефремова А.Г. Математика. Тематический и итоговый контроль. 2 класс Рабочая тетрадь
Издание предназначено для первоначального знакомства с актуальным направлением отрасли информационных технологий — искусственным интеллектом. Рассматриваются практические примеры решения задач анализа данных, классификации, принятия решений, выявления закономерностей в виде скрытых правил, системы диагностики и распознавания рукописных цифр. Все задания по применению интеллектуальных алгоритмов выполняются в среде Anaconda на языке Python с использованием библиотек Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Apyori и Experta.
265 Руб.
Калинин И.А., Самылкина Н.Н., Салахова А.А. Искусственный интеллект. 10-11 классы. Учебное пособие
Издание предназначено для первоначального знакомства с актуальным направлением отрасли информационных технологий — искусственным интеллектом. Рассматриваются практические примеры решения задач анализа данных, классификации, принятия решений, выявления закономерностей в виде скрытых правил, системы диагностики и распознавания рукописных цифр. Все задания по применению интеллектуальных алгоритмов выполняются в среде Anaconda на языке Python с использованием библиотек Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Apyori и Experta.
860 Руб.