Visione artificiale con l'apprendimento profondo: Architetture di reti neurali con Python e Keras

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Titolo originale:

Computer Vision Using Deep Learning: Neural Network Architectures with Python and Keras

Contenuto del libro:

Le organizzazioni investono ingenti risorse nello sviluppo di software in grado di funzionare come un essere umano. La classificazione delle immagini, il rilevamento e il tracciamento degli oggetti, la stima della posa, il riconoscimento facciale e la stima del sentimento svolgono tutti un ruolo importante nella risoluzione dei problemi di computer vision.

Questo libro mette a fuoco queste e altre architetture e tecniche di deep learning per aiutarvi a creare soluzioni utilizzando Keras e la libreria TensorFlow. Verranno inoltre esaminate diverse architetture di reti neurali, tra cui LeNet, AlexNet, VGG, Inception, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO e SqueezeNet e si vedrà come funzionano insieme al codice Python attraverso le migliori pratiche, i suggerimenti, i trucchi, le scorciatoie e le insidie. Tutti gli snippet di codice verranno analizzati e discussi in modo approfondito, in modo che possiate implementare gli stessi principi nei vostri ambienti.

Computer Vision Using Deep Learning offre una guida completa ma sintetica che unisce DL e CV per automatizzare le operazioni, ridurre l'intervento umano, aumentare le capacità e tagliare i costi.

Cosa imparerete

⬤ Esaminare il codice e i concetti di deep learning per applicare i principi guida ai propri progetti.

⬤ Classificare e valutare varie architetture per comprendere meglio le opzioni disponibili in vari casi d'uso.

⬤ Andare dietro le quinte delle funzioni di base del deep learning per scoprirne il funzionamento.

Per chi è questo libro?

Professionisti che lavorano nei campi dell'ingegneria del software e della scienza dei dati. È fortemente consigliata una conoscenza pratica di Python. Studenti e innovatori che stanno conseguendo titoli di studio avanzati in aree correlate alla computer vision e al Deep Learning.