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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Practical Convolutional Neural Networks: Implement advanced deep learning models using Python
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2018
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1788392302
ISBN 13: 9781788392303
Encuadernaci�n: paperback
Estado: Good

Acerca de

Sinopsis

One stop guide to implementing award-winning, and cutting-edge CNN architectures

Key Features

Fast-paced guide with use cases and real-world examples to get well versed with CNN techniques
Implement CNN models on image classification, transfer learning, Object Detection, Instance Segmentation, GANs and more
Implement powerful use-cases like image captioning, reinforcement learning for hard attention, and recurrent attention models

Book Description

Convolutional Neural Network (CNN) is revolutionizing several application domains such as visual recognition systems, self-driving cars, medical discoveries, innovative eCommerce and more.You will learn to create innovative solutions around image and video analytics to solve complex machine learning and computer vision related problems and implement real-life CNN models.

This book starts with an overview of deep neural networkswith the example of image classification and walks you through building your first CNN for human face detector. We will learn to use concepts like transfer learning with CNN, and Auto-Encoders to build very powerful models, even when not much of supervised training data of labeled images is available.

Later we build upon the learning achieved to build advanced vision related algorithms for object detection, instance segmentation, generative adversarial networks, image captioning, attention mechanisms for vision, and recurrent models for vision.

By the end of this book, you should be ready to implement advanced, effective and efficient CNN models at your professional project or personal initiatives by working on complex image and video datasets.

What you will learn

From CNN basic building blocks to advanced concepts understand practical areas they can be applied to
Build an image classifier CNN model to understand how different components interact with each other, and then learn how to optimize it
Learn different algorithms that can be applied to Object Detection, and Instance Segmentation
Learn advanced concepts like attention mechanisms for CNN to improve prediction accuracy
Understand transfer learning and implement award-winning CNN architectures like AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet and more
Understand the working of generative adversarial networks and how it can create new, unseen images

Who This Book Is For

This book is for data scientists, machine learning and deep learning practitioners, Cognitive and Artificial Intelligence enthusiasts who want to move one step further in building Convolutional Neural Networks. Get hands-on experience with extreme datasets and different CNN architectures to build efficient and smart ConvNet models. Basic knowledge of deep learning concepts and Python programming language is expected.

Deep Neural Networks - Overview
Introduction to Convolutional Neural Networks
Build Your First CNN and Performance Optimization
Popular CNN Model's Architectures
Transfer Learning
Autoencoders for CNN
Object Detection with CNN
Generative Adversarial Network
Visual Attention Based CNN

Acerca del autor

Mohit Sewak is a Sr. Cognitive Data Scientist with IBM, and a Ph.D. scholar in AI & CS with BITS Pilani. He holds several Patents and Publications in AI, Deep Learning, and Machine Learning. He has been the Lead Data Scientist for some of the very successful global AI/ ML software and Industry solutions and had been earlier engaged with solutioning and research for Watson Cognitive Commerce product line. He has 14 years of very rich experience in architecting and solutioning with technologies like TensorFlow, Torch, Caffe, Theano, Keras, Watson and others.Md. Rezaul Karim is a Research Scientist at Fraunhofer FIT, Germany. He is also a PhD candidate at RWTH Aachen University, Germany. Before joining FIT, he worked as a Researcher at the Insight Centre for Data Analytics, Ireland. Earlier, he worked as a Lead Engineer at Samsung Electronics, Korea.He has 9 years of R&D experience with C++, Java, R, Scala, and Python. He has published several research papers concerning bioinformatics, big data, and deep learning. He has practical working experience with Spark, Zeppelin, Hadoop, Keras, Scikit-Learn, TensorFlow, DeepLearning4j, MXNet, and H2O.Pradeep Pujari is machine learning engineer at Walmart Labs and distinguished member of ACM. His core domain expertise is in information retrieval, machine learning and natural language processing. In off hours, he loves exploring AI technologies, enjoys reading and mentoring.

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Descripci�n de la librer�a

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Condiciones de venta y env�o

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Derecho a cancelaci�n

Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a HPB-Red, 5803 E. Northwest Hwy., 75231, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556, 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.

Consecuencias del desistimiento:

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 HPB-Red, 3860 La Reunion Pkwy., 75212, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556, 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.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (HPB-Red, 5803 E. Northwest Hwy., 75231, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Domicilio del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Firma del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios (solo si el presente formulario se presenta en papel):

Fecha:

* Eliminar en su caso

Condiciones de env�o

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America
Cantidad del pedido	De 4 a 14 d�as h�biles	De 2 a 6 d�as h�biles
Primer art�culo	EUR 3.19	EUR 5.94

Los plazos de entrega los establecen los vendedores y var�an seg�n el transportista y la ubicaci�n. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relaci�n con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de env�o de los art�culos.