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Deep Learning with Python

Francois Chollet

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Buch (Taschenbuch, Englisch)
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Beschreibung

Deep learning is applicable to a widening range of artificial intelligence problems, such as image classification, speech recognition, text classification, question answering, text-to-speech, and optical character recognition.

Deep Learning with Python is structured around a series of practical code examples that illustrate each new concept introduced and demonstrate best practices. By the time you reach the end of this book, you will have become a Keras expert and will be able to apply deep learning in your own projects.

KEY FEATURES

• Practical code examples • In-depth introduction to Keras • Teaches the difference between Deep Learning and AI

ABOUT THE TECHNOLOGY Deep learning is the technology behind photo tagging systems at Facebook and Google, self-driving cars, speech recognition systems on your smartphone, and much more.

AUTHOR BIO Francois Chollet is the author of Keras, one of the most widely used libraries for deep learning in Python. He has been working with deep neural networks since 2012. Francois is currently doing deep learning research at Google. He blogs about deep learning at blog.keras.io.

Francois Chollet is the author of Keras, one of the most widely used libraries for deep learning in Python. He has been working with deep neural networks since 2012. Francois is currently doing deep learning research at Google. He blogs about deep learning at blog.keras.io.

Produktdetails

Einband Taschenbuch
Seitenzahl 384
Erscheinungsdatum 30.11.2017
Sprache Englisch
ISBN 978-1-61729-443-3
Verlag Manning
Maße (L/B/H) 23.3/18.4/2.2 cm
Gewicht 721 g
Verkaufsrang 1927

Kundenbewertungen

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Gutes Benutzerhandbuch für Keras aber keine guten Erklährungen.
von einer Kundin/einem Kunden aus Bedburg am 08.10.2020

Den Hype um dieses Buch kann ich nur schwerlich teilen. Chollets Erklärungen beziehen sich fast ausschließlich auf den Sourcecode, und skizzieren die unterliegenden Techniken nur oberflächlich. Sein Verzicht auf mathematische Notation klingt zu Beginn vielleicht sinnvoll, führt jedoch schnell dazu, dass viele Konzepte bestens ob... Den Hype um dieses Buch kann ich nur schwerlich teilen. Chollets Erklärungen beziehen sich fast ausschließlich auf den Sourcecode, und skizzieren die unterliegenden Techniken nur oberflächlich. Sein Verzicht auf mathematische Notation klingt zu Beginn vielleicht sinnvoll, führt jedoch schnell dazu, dass viele Konzepte bestens oberflächlich verstanden werden können. Das Kapitel zu LSTMs war so konfus und lieblos in seiner Erklärung, dass ich andere Quellen verwenden musste, um einen Einblick in die Funktionsweise der Technologie zu erhalten. Dieses Buch ist geeignet für Menschen die ihre eigenen kleinen Deep Learning Projekte aufsetzen wollen, aber nicht für diejenigen, welche verstehen wollen was sie machen.

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