Einführung in TensorFlow

Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen

Itay Lieder, Tom Hope, Yehezkel S. Resheff, et al.

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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Programmiersprachen

Beschreibung

Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow. Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen.

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Schlagwörter

Artificial Intelligence, Neuronale Netze, Algorithmen, TensorFlow, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, NumPy, Deep Learning, KI, Maschinelles Lernen, Python, Data Science, Statistische Datenanalyse, AI