Advanced Applied Deep Learning: Convolutional Neural Networks and Object Detection
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2019
- Primera edición
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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2019. 1st ed. paperback. . . . . .
N° de ref. del artículo V9781484249758
- Título
- Advanced Applied Deep Learning: Convolutional Neural Networks and Object Detection
- Autor
- Michelucci, Umberto
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484249755
- ISBN 13
- 9781484249758
- Edición
- 1ª Edición
Develop and optimize deep learning models with advanced architectures. This book teaches you the intricate details and subtleties of the algorithms that are at the core of convolutional neural networks. In Advanced Applied Deep Learning, you will study advanced topics on CNN and object detection using Keras and TensorFlow.
Along the way, you will look at the fundamental operations in CNN, such as convolution and pooling, and then look at more advanced architectures such as inception networks, resnets, and many more. While the book discusses theoretical topics, you will discover how to work efficiently with Keras with many tricks and tips, including how to customize logging in Keras with custom callback classes, what is eager execution, and how to use it in your models. Finally, you will study how object detection works, and build a complete implementation of the YOLO (you only look once) algorithm in Keras and TensorFlow. By the end of the book you will have implemented various models in Keras and learned many advanced tricks that will bring your skills to the next level.What You Will Learn
- See how convolutional neural networks and object detection work
- Save weights and models on disk
- Pause training and restart it at a later stage
- Use hardware acceleration (GPUs) in your code
- Work with the Dataset TensorFlow abstraction and use pre-trained models and transfer learning
- Remove and add layers to pre-trained networks to adapt them to your specific project
- Apply pre-trained models such as Alexnet and VGG16 to new datasets
Who This Book Is For
Scientists and researchers with intermediate-to-advanced Python and machine learning know-how. Additionally, intermediate knowledge of Keras and TensorFlow is expected.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
He teaches as a lecturer at the Zurich University of Applied Sciences and at the HWZ University of Applied Sciences in Business Administration. He is also responsible for AI, research, and new technologies at Helsana Vesicherung AG.
He recently founded TOELT LLC, a company aiming to develop new and modern teaching, coaching, and research methods for AI, to make AI technologies and research accessible to everyone.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Conor Kenny
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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.
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