Practical Deep Learning for Cloud and Mobile : Real-World AI & Computer Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow
Idioma: inglés
Editorial: O'Reilly Media, 2019
- Tapa blanda
- Usado
Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Zustand: Gut | Seiten: 350 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Whether you're a software engineer aspiring to enter the world of deep learning, a veteran data scientist, or a hobbyist with a simple dream of making the next viral AI app, you might have wondered where to begin. This step-by-step guide teaches you how to build practical deep learning applications for the cloud, mobile, browsers, and edge devices using a hands-on approach.Relying on years of industry experience transforming deep learning research into award-winning applications, Anirudh Koul, Siddha Ganju, and Meher Kasam guide you through the process of converting an idea into something that people in the real world can use.Train, tune, and deploy computer vision models with Keras, TensorFlow, Core ML, and TensorFlow LiteDevelop AI for a range of devices including Raspberry Pi, Jetson Nano, and Google CoralExplore fun projects, from Silicon Valley's Not Hotdog app to 40+ industry case studiesSimulate an autonomous car in a video game environment and build a miniature version with reinforcement learningUse transfer learning to train models in minutesDiscover 50+ practical tips for maximizing model accuracy and speed, debugging, and scaling to millions of users.…
N° de ref. del artículo 33360013/3
- Título
- Practical Deep Learning for Cloud and Mobile : Real-World AI & Computer Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow
- Autor
- Kasam, Meher
- Editorial
- O'Reilly Media
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Gut
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 149203486X
- ISBN 13
- 9781492034865
- Catálogos de vendedores
- Bücher
Whether youâ re a software engineer aspiring to enter the world of deep learning, a veteran data scientist, or a hobbyist with a simple dream of making the next viral AI app, you might have wondered where to begin. This step-by-step guide teaches you how to build practical deep learning applications for the cloud, mobile, browsers, and edge devices using a hands-on approach.
Relying on years of industry experience transforming deep learning research into award-winning applications, Anirudh Koul, Siddha Ganju, and Meher Kasam guide you through the process of converting an idea into something that people in the real world can use.
- Train, tune, and deploy computer vision models with Keras, TensorFlow, Core ML, and TensorFlow Lite
- Develop AI for a range of devices including Raspberry Pi, Jetson Nano, and Google Coral
- Explore fun projects, from Silicon Valleyâ s Not Hotdog app to 40+ industry case studies
- Simulate an autonomous car in a video game environment and build a miniature version with reinforcement learning
- Use transfer learning to train models in minutes
- Discover 50+ practical tips for maximizing model accuracy and speed, debugging, and scaling to millions of users
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Siddha Ganju, who Forbes featured in their 30 under 30 list, is a Self-Driving Architect at Nvidia. Previously at Deep Vision, she developed deep learning models for resource constraint edge devices. A graduate from Carnegie Mellon University, her prior work ranges from Visual Question Answering to Generative Adversarial Networks to gathering insights from CERN's petabyte-scale data and has been published at top-tier conferences including CVPR and NeurIPS. Serving as an AI domain expert, she has also been guiding teams at NASA as well as featured as a jury member in several international tech competitions.
Meher is a seasoned software developer with apps used by tens of millions of users every day. Currently at Square, and previously at Microsoft, he shipped features for a range of apps, from Square's Point of Sale to the Bing app. He was the mobile development lead for Microsoft's Seeing AI app, which has received widespread recognition and awards from Mobile World Congress, CES, FCC, American Council of the Blind to name a few. A hacker at heart with a flair for fast prototyping, he has won close to two dozen hackathons and converted them to features shipped in widely-used products. He also serves as a judge of international competitions including Global Mobile Awards, Edison Awards.
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