dpunkt Generatives Deep Learning Buch GAN KI Python
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Generatives Deep Learning von dpunkt aus der Reihe Computing ist ein Buch und Fachbuch für Künstliche Intelligenz. Der Titel von David Foster erklärt GAN, VAE und neuronale Netze mit Python, Keras und TensorFlow. Ideal für Data Scientists, die Machine Learning und generative KI programmieren wollen.
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Dieses KI-Buch von dpunkt verlag aus der Reihe Computing führt praxisnah in generative Modelle ein. Autor David Foster erklärt Generative Adversarial Networks, Variational Autoencoder sowie Encoder-Decoder- und World-Modelle. Alle Verfahren werden zunächst in den Grundlagen mit Keras dargestellt und dann an Code-Beispielen vertieft.
Das Machine-Learning-Buch nutzt Python mit Keras und TensorFlow und richtet sich an kreative Data Scientists und Programmierer. Beispiele zeigen Stilübertragung mit CycleGAN, Musik mit MuseGAN und veränderte Gesichtsausdrücke auf Fotos. Tipps helfen, neuronale Netze effizienter zu trainieren und kreativer einzusetzen.
dpunkt Computing Fachbuch für KI Programmieren
Als Programmierbuch für Künstliche Intelligenz eignet sich der Titel für alle, die Deep Learning und generative KI lernen wollen. Es verbindet Theorie und Experiment und setzt Python-Kenntnisse voraus. Wer neuronale Netze programmieren und eigene Modelle bauen will, findet hier viele Anregungen.
Merkmale
Fachbuch von David Foster bei dpunkt
Behandelt GAN, VAE und Encoder-Decoder-Modelle
Mit Python, Keras und TensorFlow
Beispiele: Stilübertragung, Musik, Bilder
Für Data Scientists und Programmierer
Autor: David Foster
Reihe: Computing
Thema: Deep Learning, generative KI, neuronale Netze
Titel: Generatives Deep Learning
Verlag: dpunkt verlag
Technik: Python, Keras, TensorFlow, GAN, VAE
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Data Scientists, Programmierer
Produkttyp alternativ: Fachbuch, KI-Buch
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse brauche ich?
Grundkenntnisse in Python und Machine Learning helfen, da mit Keras und TensorFlow direkt im Code gearbeitet wird.
