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Deep Learning Kochbuch : Praxisrezepte für einen schnellen Einstieg

Livre numérique


Lassen Sie sich von Deep Learning nicht abschrecken! Dank Frameworks wie Keras und TensorFlow ist der schnelle Einstieg in die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen nun auch für Softwareentwickler ohne umfassende Machine-Learning-Kenntnisse möglich. Mit den Rezepten aus diesem Buch lernen Sie, typische Aufgabenstellungen des Deep Learning zu lösen, wie etwa die Klassifizierung und Generierung von Texten, Bildern und Musik.

Jedes Kapitel behandelt ein Projekt, wie z.B. das Trainieren eines Empfehlungssystems für Musik. Schritt für Schritt wird gezeigt, wie das jeweilige Projekt umgesetzt wird. Darüber hinaus beschreibt der Autor Douwe Osinga zahlreiche Techniken, die Ihnen helfen, wenn Sie einmal nicht mehr weiterwissen. Alle Codebeispiele sind in Python geschrieben und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar.

Aus dem Inhalt:

- Entwickeln Sie Deep-Learning-Anwendungen, die Nutzern einen echten Mehrwert bieten

- Berechnen Sie Ähnlichkeiten von Texten mithilfe von Word-Embeddings

- Erstellen Sie ein Empfehlungssystem für Filme basierend auf Wikipedia-Links

- Visualisieren Sie die internen Vorgänge einer künstlichen Intelligenz, um nachvollziehen zu können, wie diese arbeitet

- Entwickeln Sie ein Modell, das passende Emojis für Textpassagen vorschlägt

- Realisieren Sie einen Reverse-Image-Search-Dienst mithilfe von vortrainierten Netzwerken

- Vergleichen Sie, wie Generative Adversarial Networks, Autoencoder und LSTM-Netzwerke Icons erzeugen

- Trainieren Sie ein Klassifikationsmodell für Musikstile und lassen Sie es Musikstücke dementsprechend zuordnen



  1. Praxiseinstieg Large Language Models : Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLMs

    Sinan Ozdemir

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  2. Tidy First? : Mini-Refactorings für besseres Software-Design

    Kent Beck

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  3. R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

    Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

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  4. Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln : Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen

    Olivier Caelen, Marie-Alice Blete

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  5. Data Science Management : Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen

    Marcel Hebing, Martin Manhembué

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  6. Einführung in das Lightning Netzwerk : Das Second-Layer-Blockchain-Protokoll für effiziente Bitcoin-Zahlungen verstehen und nutzen

    Andreas M. Antonopoulos, Olaoluwa Osuntokun, René Pickhardt

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  7. Data Mesh : Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen

    Zhamak Dehghani

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  8. Natural Language Processing mit Transformern : Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen

    Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

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  9. Produktiv auf der Linux-Kommandozeile : Sicher und souverän mit Linux arbeiten

    Daniel J. Barrett

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  10. Agile Spiele und Simulationen : Praxiserprobte Games für Agile Coaches und Scrum Master. Inklusive vieler Spiele für Online-Workshops

    Marc Bleß, Dennis Wagner

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  11. Cloud Computing nach der Datenschutz-Grundverordnung : Amazon Web Services, Google, Microsoft & Clouds anderer Anbieter in der Praxis

    Thorsten Hennrich

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  12. Einführung in Domain-Driven Design : Von der Buisness-Strategie zum technischen Design

    Vlad Khononov

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