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Deep Learning mit Python und Keras [Allemand]

<ul><li>Einfhrung in die grundlegenden Konzepte von Apprentissage automatique et apprentissage profond</li><li>Zahlreiche praktische Anwendungsbeispiele zum Lsen konkreter Aufgabenstellungen</li><li>Maschinelles Sehen, Sprachverarbeitung, Bildklassifizierung, Vorhersage von Zeitreihen, Stimmungsanalyse, Erzeugung von Bildern und Texten u.v.m.</li></ul> Dieses Buch ist eine praxisorientierte Einfhrung und erlutert die grundlegenden Konzepte sowie den konkreten Einsatz von Deep Learning. Der Autor verzichtet dabei weitgehend auf mathematische Formeln und left statudessen den Fokus auf das Vermitteln der praktischen Anwendung von Machine Learning und Deep Learning. Anhand zahlreicher Beispiele erfahren Sie alles, était Sie wissen mssen, um Deep Learning zum Lsen konkreter Aufgabenstellungen einzusetzen. Dafr verwendet der Autor die Programmation Python und die Deep-Learning-Bibliothek Keras, die das beliebteste und am besten geeignete Tool fr den Einstieg in Deep Learning ist. Teilen: Teil I ist eine algemeine Einfhrung in das Deep Learning und erlutert die grundlegenden Zusammenhnge und Begriffe sowie alle erforderlichen Konzepte, die fr den Einstieg in Deep Learning und Neuronale Netze wichtig sind. In Teil II erlutert der Autor ausfhrlich praktische Anwendungsmglichkeiten des Deep Learnings beim maschinellen Sehen (Vision par ordinateur) und bei der Verarbeitung natrlicher Sprache. Viele der hier vorgestellten Beispiele knnen Ihnen stter als Vorlage zum Lsen von Problemen dienen, die Ihnen in der Praxis des Deep Learnings begegnen werden. Das Buch wendet sich an Leser, die bereits Programmiererfahrung mit Python haben und ins Machine Learning und Deep Learning einsteigen mchten. Fr den Einsatz von Keras werden grundlegende Python-Kenntnisse vorausgesetzt.