Progetti di apprendimento profondo con TensorFlow: 10 progetti reali su visione artificiale, traduzione automatica, chatbot e apprendimento per rinforzo

Recensioni dei lettori

La recensione critica il libro per la sua scarsa presentazione nel formato Kindle, il testo banale tra i pezzi di codice e l'elevato presupposto di una conoscenza preesistente di TensorFlow, che lo rende inadatto ai principianti.

I vantaggi del libro non sono stati segnalati.

Scarsa formattazione del codice su Kindle, testo banale che dovrebbe essere un commento, presuppone un alto livello di comprensione di TensorFlow senza spiegazioni dei termini chiave.

(basato su 1 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

TensorFlow Deep Learning Projects: 10 real-world projects on computer vision, machine translation, chatbots, and reinforcement learning

Contenuto del libro:

Sfrutta la potenza di Tensorflow per progettare sistemi di deep learning per una varietà di scenari reali.

Caratteristiche principali

⬤ Costruire pipeline di deep learning efficienti utilizzando il popolare framework Tensorflow.

⬤ Addestrare reti neurali come Convnet, modelli generativi e LSTM.

⬤ Comprende progetti relativi a Computer Vision, previsioni azionarie, chatbot e altro ancora.

Descrizione del libro

TensorFlow è uno dei framework più popolari utilizzati per l'apprendimento automatico e, più recentemente, per il deep learning. Fornisce un framework veloce ed efficiente per l'addestramento di diversi tipi di modelli di deep learning, con una precisione molto elevata. Questo libro è la guida per padroneggiare il deep learning con TensorFlow con l'aiuto di 10 progetti reali.

TensorFlow Deep Learning Projects inizia con l'impostazione del giusto ambiente TensorFlow per l'apprendimento profondo. Imparerete ad addestrare diversi tipi di modelli di deep learning utilizzando TensorFlow, tra cui le reti neurali convoluzionali, le reti neurali ricorrenti, le LSTM e le reti avversarie generative. In questo modo, costruirete soluzioni di deep learning end-to-end per affrontare diversi problemi del mondo reale nell'elaborazione delle immagini, nei sistemi di raccomandazione, nella previsione delle azioni e nella costruzione di chatbot, per citarne alcuni. Svilupperete anche sistemi che eseguono traduzioni automatiche e utilizzano tecniche di apprendimento per rinforzo per giocare.

Alla fine di questo libro, avrete imparato tutti i concetti di deep learning e la loro implementazione con TensorFlow e sarete in grado di costruire e addestrare i vostri modelli di deep learning con TensorFlow con sicurezza.

Che cosa imparerete?

⬤ Impostare l'ambiente TensorFlow per l'apprendimento profondo.

⬤ Costruire le proprie Convnet per un'efficace elaborazione delle immagini.

⬤ Utilizzare le LSTM per la generazione di didascalie di immagini.

⬤ Prevedere con precisione le previsioni dei titoli azionari con un'architettura LSTM.

⬤ Imparare cosa sia la corrispondenza semantica individuando le domande duplicate su Quora.

⬤ Configurare un'istanza AWS con TensorFlow per addestrare le GAN.

⬤ Addestrare e configurare un chatbot per comprendere e interpretare gli input umani.

⬤ Costruire un'intelligenza artificiale in grado di giocare da sola a un videogioco - e di vincerlo!

Per chi è questo libro:

Questo libro è rivolto agli scienziati dei dati, agli sviluppatori di apprendimento automatico e ai professionisti dell'apprendimento profondo che desiderano realizzare interessanti progetti di apprendimento profondo che sfruttino la potenza di Tensorflow. Una certa conoscenza dell'apprendimento automatico e del deep learning e una certa familiarità con il framework TensorFlow sono tutto ciò che serve per iniziare a leggere questo libro.