Deep Learning Patterns and Practices
Sprache: Englisch
Verlag: Manning, 2021
- Softcover
- Neu

Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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- Titel
- Deep Learning Patterns and Practices
- Autor
- Ferlitsch, Andrew
- Verlag
- Manning
- Erscheinungsjahr
- 2021
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1617298263
- ISBN-13
- 9781617298264
- Artikelgewicht
- 1.006 Gramm
about the technology
You don't need to design your deep learning applications from scratch! By viewing cutting-edge deep learning models as design patterns, developers can speed up their creation of AI models and improve model understandability for both themselves and other users.about the book
Deep Learning Design Patterns distills models from the latest research papers into practical design patterns applicable to enterprise AI projects. Using diagrams, code samples, and easy-to-understand language, Google Cloud AI expert Andrew Ferlitsch shares insights from state-of-the-art neural networks. You'll learn how to integrate design patterns into deep learning systems from some amazing examples, including a real-estate program that can evaluate house prices just from uploaded photos and a speaking AI capable of delivering live sports broadcasting. Building on your existing deep learning knowledge, you'll quickly learn to incorporate the very latest models and techniques into your apps as idiomatic, composable, and reusable design patterns.what's inside
- Internal functioning of modern convolutional neural networks
- Procedural reuse design pattern for CNN architectures
- Models for mobile and IoT devices
- Composable design pattern for automatic learning methods
- Assembling large-scale model deployments
- Complete code samples and example notebooks
- Accompanying YouTube videos
about the reader
For machine learning engineers familiar with Python and deep learning.about the author
Andrew Ferlitsch is an expert on computer vision and deep learning at Google Cloud AI Developer Relations. He was formerly a principal research scientist for 20 years at Sharp Corporation of Japan, where he amassed 115 US patents and worked on emerging technologies in telepresence, augmented reality, digital signage, and autonomous vehicles. In his present role, he reaches out to developer communities, corporations and universities, teaching deep learning and evangelizing Google's AI technologies.„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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