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GANs mit PyTorch selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks

(Autor)

Buch | Softcover
XII, 204 Seiten
2020
O'Reilly (Verlag)
978-3-96009-147-9 (ISBN)
CHF 41,85 inkl. MwSt
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
  • GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
  • Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar

"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.

Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren.

Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein.

Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.

Tariq Rashid ist Physiker, hat einen Master in Machine Learning und Data Mining und leitet die Londoner Python-Meetup-Gruppe mit 3.000 Mitgliedern. Er ist ein Verfechter des Open-Source-Gedankens und konnte eine Open-Source-Reform für die britische Regierung durchführen. Er ist der Überzeugung, dass immer noch zu viele wichtige Ideen schlecht erklärt werden. Seine persönliche Mission ist es, spannende, aber komplexe technische Konzepte besser zu vermitteln.

Erscheinungsdatum
Übersetzer Frank Langenau
Zusatzinfo komplett in Farbe
Verlagsort Heidelberg
Sprache deutsch
Maße 165 x 240 mm
Einbandart kartoniert
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Mathematik / Informatik Informatik Programmiersprachen / -werkzeuge
Schlagworte AI • Artificial Intelligence • Big Data • Data Mining • Deep learning • GaN • generative adversarial networks • Künstliche Intelligenz • Künstliche Neuronale Netze • Künstliche Intelligenz • Künstliche Neuronale Netze • machine learning • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Python • PyTorch
ISBN-10 3-96009-147-8 / 3960091478
ISBN-13 978-3-96009-147-9 / 9783960091479
Zustand Neuware
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