Deep Learning on Windows: Building Deep Learning Computer Vision Systems on Microsoft Windows
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- Deep Learning on Windows: Building Deep Learning Computer Vision Systems on Microsoft Windows
- Autor
- Amaratunga, Thimira
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484264304
- ISBN 13
- 9781484264300
- Edición
- Edición Internacional
Build deep learning and computer vision systems using Python, TensorFlow, Keras, OpenCV, and more, right within the familiar environment of Microsoft Windows. The book starts with an introduction to tools for deep learning and computer vision tasks followed by instructions to install, configure, and troubleshoot them. Here, you will learn how Python can help you build deep learning models on Windows.
Moving forward, you will build a deep learning model and understand the internal-workings of a convolutional neural network on Windows. Further, you will go through different ways to visualize the internal-workings of deep learning models along with an understanding of transfer learning where you will learn how to build model architecture and use data augmentations. Next, you will manage and train deep learning models on Windows before deploying your application as a web application. You’ll also do some simple image processing and work with computer vision options that will help you build various applications with deep learning. Finally, you will use generative adversarial networks along with reinforcement learning.After reading Deep Learning on Windows, you will be able to design deep learning models and web applications on the Windows operating system.
What You Will Learn
- Understand the basics of Deep Learning and its history Get Deep Learning tools working on Microsoft Windows
- Understand the internal-workings of Deep Learning models by using model visualization techniques, such as the built-in plot_model function of Keras and third-party visualization tools
- Understand Transfer Learning and how to utilize it to tackle small datasets
- Build robust training scripts to handle long-running training jobs
- Convert your Deep Learning model into a web application
- Generate handwritten digits and human faces with DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network)
- Understand the basics of Reinforcement Learning
Who This Book Is For
AI developers and enthusiasts wanting to work on the Windows platform.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Thimira Amaratunga is an Inventor, a Senior Software Architect at Pearson PLC Sri Lanka with over 12 years of industry experience, and a researcher in AI, Machine Learning, and Deep Learning in Education and Computer Vision domains.
Thimira holds a Master of Science in Computer Science with a Bachelor's degree in Information Technology from the University of Colombo, Sri Lanka. He has filed three patents to date, in the fields of dynamic neural networks and semantics for online learning platforms. Before this, Thimira has published two books on deep learning – ‘Build Deeper: The Deep Learning Beginners’ Guide’ and ‘Build Deeper: The Path to Deep Learning’.
Thimira is also the author of Codes of Interest (www.codesofinterest.com), a portal for deep learning and computer vision knowledge, covering everything from concepts to step-by-step tutorials.
LinkedIn: www.linkedin.com/in/thimira-amaratunga
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Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Romtrade Corp., Irving, Texas, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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