T�tulo: Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch
Editor: Packt Publishing, Limited
Fecha de publicaci�n: 2019
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 178995617X
ISBN 13: 9781789956177
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

Gain expertise in advanced deep learning domains such as neural networks, meta-learning, graph neural networks, and memory augmented neural networks using the Python ecosystem

Key Features

Get to grips with building faster and more robust deep learning architectures
Investigate and train convolutional neural network (CNN) models with GPU-accelerated libraries such as TensorFlow and PyTorch
Apply deep neural networks (DNNs) to computer vision problems, NLP, and GANs

Book Description

In order to build robust deep learning systems, you'll need to understand everything from how neural networks work to training CNN models. In this book, you'll discover newly developed deep learning models, methodologies used in the domain, and their implementation based on areas of application.

You'll start by understanding the building blocks and the math behind neural networks, and then move on to CNNs and their advanced applications in computer vision. You'll also learn to apply the most popular CNN architectures in object detection and image segmentation. Further on, you'll focus on variational autoencoders and GANs. You'll then use neural networks to extract sophisticated vector representations of words, before going on to cover various types of recurrent networks, such as LSTM and GRU. You'll even explore the attention mechanism to process sequential data without the help of recurrent neural networks (RNNs). Later, you'll use graph neural networks for processing structured data, along with covering meta-learning, which allows you to train neural networks with fewer training samples. Finally, you'll understand how to apply deep learning to autonomous vehicles.

By the end of this book, you'll have mastered key deep learning concepts and the different applications of deep learning models in the real world.

What you will learn

Cover advanced and state-of-the-art neural network architectures
Understand the theory and math behind neural networks
Train DNNs and apply them to modern deep learning problems
Use CNNs for object detection and image segmentation
Implement generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders to generate new images
Solve natural language processing (NLP) tasks, such as machine translation, using sequence-to-sequence models
Understand DL techniques, such as meta-learning and graph neural networks

Who this book is for

This book is for data scientists, deep learning engineers and researchers, and AI developers who want to further their knowledge of deep learning and build innovative and unique deep learning projects. Anyone looking to get to grips with advanced use cases and methodologies adopted in the deep learning domain using real-world examples will also find this book useful. Basic understanding of deep learning concepts and working knowledge of the Python programming language is assumed.

The Nuts and Bolts of Neural Networks
Understanding Convolutional Networks
Advanced Convolutional Networks
Object Detection and Image Segmentation
Generative Models
Language Modelling
Understanding Recurrent Networks
Sequence-to-Sequence Models and Attention
Emerging Neural Network Designs
Meta Learning
Deep Learning for Autonomous Vehicles

Acerca del autor

Ivan Vasilev started working on the first open source Java deep learning library with GPU support in 2013. The library was acquired by a German company, with whom he continued its development. He has also worked as a machine learning engineer and researcher in medical image classification and segmentation with deep neural networks. Since 2017, he has focused on financial machine learning. He co-founded an algorithmic trading company, where he's the lead engineer. He holds an MSc in artificial intelligence from Sofia University St. Kliment Ohridski and has written two previous books on the same topic.

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Descripci�n de la librer�a

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Tiene derecho a cancelar este contrato en un plazo de 14 d�as por cualquier motivo.

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Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Biblios, 47 Kaisetstrasse, 60329, frankfurt am main, hessen, Germany, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Biblios, 47 Kaisetstrasse, 60329, frankfurt am main, Germany, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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Tarifas de env�o de Alemania a Estados Unidos de America

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