The Deep Learning Workshop



- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 474
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis książki: The Deep Learning Workshop
Are you fascinated by how deep learning powers intelligent applications such as self-driving cars, virtual assistants, facial recognition devices, and chatbots to process data and solve complex problems? Whether you are familiar with machine learning or are new to this domain, The Deep Learning Workshop will make it easy for you to understand deep learning with the help of interesting examples and exercises throughout.
The book starts by highlighting the relationship between deep learning, machine learning, and artificial intelligence and helps you get comfortable with the TensorFlow 2.0 programming structure using hands-on exercises. You'll understand neural networks, the structure of a perceptron, and how to use TensorFlow to create and train models. The book will then let you explore the fundamentals of computer vision by performing image recognition exercises with convolutional neural networks (CNNs) using Keras. As you advance, you'll be able to make your model more powerful by implementing text embedding and sequencing the data using popular deep learning solutions. Finally, you'll get to grips with bidirectional recurrent neural networks (RNNs) and build generative adversarial networks (GANs) for image synthesis.
By the end of this deep learning book, you'll have learned the skills essential for building deep learning models with TensorFlow and Keras.
Wybrane bestsellery
-
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
119.40 zł
199.00 zł(-40%) -
Dzięki tej książce nauczysz się przekształcać suche dane liczbowe w pełną empatii narrację! Aby spełniły one swoje zadanie, ktoś musi przedstawić zawarte w nich informacje w postaci opowieści. W tej publikacji wyczerpująco i praktycznie opisano przebieg tego procesu. Jej lektura sprawi, że rozwin...
Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)20.90 zł
67.00 zł(-69%) -
Dzięki tej książce przekonasz się, jak wspaniałą przygodą jest programowanie i jak łatwo ją zacząć! Poznasz podstawy Pythona, dowiesz się, jak pisać i formatować kod, a także szybko nauczysz się uruchamiać swoje programy. Instrukcje sterujące, operatory, typy danych, funkcje, klasy i moduły nie b...
Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)35.94 zł
59.90 zł(-40%) -
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym ...
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%) -
To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym ...
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)34.50 zł
69.00 zł(-50%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł(-40%)
Mirza Rahim Baig, Thomas V. Joseph, Nipun Sadvilkar, Mohan Kumar Silaparasetty, Anthony So - pozostałe książki
-
Get started with TensorFlow fundamentals to build and train deep learning models with real-world data, practical exercises, and challenging activities
-
Turbocharge your marketing plans by making the leap from simple descriptive statistics in Excel to sophisticated predictive analytics with the Python programming language
Data Science for Marketing Analytics - Second Edition Data Science for Marketing Analytics - Second Edition
Mirza Rahim Baig, Gururajan Govindan, Vishwesh Ravi Shrimali
-
Gain expert guidance on how to successfully develop machine learning models in Python and build your own unique data platforms
The Data Science Workshop - Second Edition The Data Science Workshop - Second Edition
Anthony So, Thomas V. Joseph, Robert Thas John, Andrew Worsley, Dr. Samuel Asare
-
Start with the basics of reinforcement learning and explore deep learning concepts such as deep Q-learning, deep recurrent Q-networks, and policy-based methods with this practical guide
The Reinforcement Learning Workshop The Reinforcement Learning Workshop
Alessandro Palmas, Emanuele Ghelfi, Dr. Alexandra Galina Petre, Mayur Kulkarni, Anand N.S.
-
Make NLP easy by building chatbots and models, and executing various NLP tasks to gain data-driven insights from raw text data
The Natural Language Processing Workshop The Natural Language Processing Workshop
Rohan Chopra, Aniruddha M. Godbole, Nipun Sadvilkar, Muzaffar Bashir Shah, Sohom Ghosh
-
With knowledge and information shared by experts, take your first steps towards creating scalable AI algorithms and solutions in Python, through practical exercises and engaging activities
-
Cut through the noise and get real results with a step-by-step approach to data science
The Data Science Workshop The Data Science Workshop
Anthony So, Thomas V. Joseph, Robert Thas John, Andrew Worsley, Dr. Samuel Asare
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- The Deep Learning Workshop
- ISBN Ebooka:
- 978-18-392-1056-3, 9781839210563
- Data wydania ebooka:
-
2020-07-31
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku Pdf:
- 12.4MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 20.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 20.8MB
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Big Data » Analiza danych
Uczenie maszynowe
Spis treści książki
- The Deep Learning Workshop
- Preface
- About the Book
- Audience
- About the Chapters
- Conventions
- Code Presentation
- Setting up Your Environment
- Hardware Requirements
- Installing Anaconda on your system
- Launching Jupyter Notebook
- Installing Libraries
- Installing TensorFlow 2.0
- Installing Keras
- Accessing the Code Files
- About the Book
- 1. Building Blocks of Deep Learning
- Introduction
- AI, Machine Learning, and Deep Learning
- Machine Learning
- Deep Learning
- Using Deep Learning to Classify an Image
- Pre-Trained Models
- The Google Text-to-Speech API
- Prerequisite Packages for the Demo
- Exercise 1.01: Image and Speech Recognition Demo
- Deep Learning Models
- The Multi-Layer Perceptron
- Convolutional Neural Networks
- Recurrent Neural Networks
- Introduction
- Generative Adversarial Networks
- Introduction to TensorFlow
- Constants
- Variables
- Defining Functions in TensorFlow
- Exercise 1.02: Implementing a Mathematical Equation
- Linear Algebra with TensorFlow
- Exercise 1.03: Matrix Multiplication Using TensorFlow
- The reshape Function
- Exercise 1.04: Reshaping Matrices Using the reshape() Function in TensorFlow
- The argmax Function
- Exercise 1.05: Implementing the argmax() Function
- Optimizers
- Exercise 1.06: Using an Optimizer for a Simple Linear Regression
- Activity 1.01: Solving a Quadratic Equation Using an Optimizer
- Summary
- 2. Neural Networks
- Introduction
- Neural Networks and the Structure of Perceptrons
- Input Layer
- Weights
- Bias
- Net Input Function
- Activation Function (G)
- Perceptrons in TensorFlow
- Input Layer
- Exercise 2.01: Perceptron Implementation
- Training a Perceptron
- Perceptron Training Process in TensorFlow
- Exercise 2.02: Perceptron as a Binary Classifier
- Multiclass Classifier
- The Softmax Activation Function
- Exercise 2.03: Multiclass Classification Using a Perceptron
- MNIST Case Study
- Exercise 2.04: Classifying Handwritten Digits
- Keras as a High-Level API
- Exercise 2.05: Binary Classification Using Keras
- Multilayer Neural Network or Deep Neural Network
- ReLU Activation Function
- Exercise 2.06: Multilayer Binary Classifier
- Exercise 2.07: Deep Neural Network on MNIST Using Keras
- Exploring the Optimizers and Hyperparameters of Neural Networks
- Gradient Descent Optimizers
- The Vanishing Gradient Problem
- Hyperparameter Tuning
- Overfitting and Dropout
- Activity 2.01: Build a Multilayer Neural Network to Classify Sonar Signals
- Summary
- 3. Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Introduction
- Digital Images
- Image Processing
- Convolution Operations
- Exercise 3.01: Implementing a Convolution Operation
- Stride
- Padding
- Convolutional Neural Networks
- Pooling Layers
- CNNs with TensorFlow and Keras
- Exercise 3.02: Recognizing Handwritten Digits (MNIST) with CNN Using KERAS
- Data Generator
- Exercise 3.03: Classifying Cats versus Dogs with Data Generators
- Data Augmentation
- Horizontal Flipping
- Vertical Flipping
- Zooming
- Horizontal Shifting
- Vertical Shifting
- Rotating
- Shearing
- Exercise 3.04: Image Classification (CIFAR-10) with Data Augmentation
- Activity 3.01: Building a Multiclass Classifier Based on the Fashion MNIST Dataset
- Saving and Restoring Models
- Saving the Entire Model
- Saving the Architecture Only
- Saving the Weights Only
- Saving the Entire Model
- Transfer Learning
- Fine-Tuning
- Activity 3.02: Fruit Classification with Transfer Learning
- Summary
- 4. Deep Learning for Text Embeddings
- Introduction
- Deep Learning for Natural Language Processing
- Getting Started with Text Data Handling
- Text Preprocessing
- Tokenization
- Normalizing Case
- Removing Punctuation
- Removing Stop Words
- Exercise 4.01: Tokenizing, Case Normalization, Punctuation, and Stop Word Removal
- Stemming and Lemmatization
- Exercise 4.02: Stemming Our Data
- Beyond Stemming and Lemmatization
- Downloading Text Corpora Using NLTK
- Activity 4.01: Text Preprocessing of the Alice in Wonderland' Text
- Text Representation Considerations
- Classical Approaches to Text Representation
- One-Hot Encoding
- Exercise 4.03: Creating One-Hot Encoding for Our Data
- Term Frequencies
- The TF-IDF Method
- Exercise 4.04: Document-Term Matrix with TF-IDF
- Summarizing the Classical Approaches
- Distributed Representation for Text
- Word Embeddings and Word Vectors
- word2vec
- Word Embeddings and Word Vectors
- Training Our Own Word Embeddings
- Semantic Regularities in Word Embeddings
- Exercise 4.05: Vectors for Phrases
- Effect of Parameters "size" of the Vector
- Effect of Parameters "window size"
- Skip-gram versus CBOW
- Effect of Training Data
- Exercise 4.06: Training Word Vectors on Different Datasets
- Using Pre-Trained Word Vectors
- Bias in Embeddings A Word of Caution
- Other Notable Approaches to Word Embeddings
- Activity 4.02: Text Representation for Alice in Wonderland
- Summary
- 5. Deep Learning for Sequences
- Introduction
- Working with Sequences
- Time Series Data Stock Price Prediction
- Exercise 5.01: Visualizing Our Time-Series Data
- Recurrent Neural Networks
- Loops An Integral Part of RNNs
- Exercise 5.02: Implementing the Forward Pass of a Simple RNN Using TensorFlow
- The Flexibility and Versatility of RNNs
- Preparing the Data for Stock Price Prediction
- Parameters in an RNN
- Training RNNs
- Exercise 5.03: Building Our First Plain RNN Model
- Model Training and Performance Evaluation
- 1D Convolutions for Sequence Processing
- Exercise 5.04: Building a 1D Convolution-Based Model
- Performance of 1D Convnets
- Using 1D Convnets with RNNs
- Exercise 5.05: Building a Hybrid (1D Convolution and RNN) Model
- Activity 5.01: Using a Plain RNN Model to Predict IBM Stock Prices
- Summary
- 6. LSTMs, GRUs, and Advanced RNNs
- Introduction
- Long-Range Dependence/Influence
- The Vanishing Gradient Problem
- Sequence Models for Text Classification
- Loading Data
- Staging and Preprocessing Our Data
- The Embedding Layer
- Building the Plain RNN Model
- Exercise 6.01: Building and Training an RNN Model for Sentiment Classification
- Making Predictions on Unseen Data
- LSTMs, GRUs, and Other Variants
- LSTMs
- Parameters in an LSTM
- Exercise 6.02: LSTM-Based Sentiment Classification Model
- LSTM versus Plain RNNs
- Gated Recurrence Units
- Exercise 6.03: GRU-Based Sentiment Classification Model
- LSTM versus GRU
- Bidirectional RNNs
- Exercise 6.04: Bidirectional LSTM-Based Sentiment Classification Model
- Stacked RNNs
- Exercise 6.05: Stacked LSTM-Based Sentiment Classification Model
- Summarizing All the Models
- Attention Models
- More Variants of RNNs
- Activity 6.01: Sentiment Analysis of Amazon Product Reviews
- Summary
- 7. Generative Adversarial Networks
- Introduction
- Key Components of Generative Adversarial Networks
- Problem Statement Generating a Distribution Similar to a Given Mathematical Function
- Process 1 Generating Real Data from the Known Function
- Exercise 7.01: Generating a Data Distribution from a Known Function
- Process 2 Creating a Basic Generative Network
- Building the Generative Network
- Sequential()
- Kernel Initializers
- Dense Layers
- Activation Functions
- Exercise 7.02: Building a Generative Network
- Setting the Stage for the Discriminator Network
- Process 3 Discriminator Network
- Implementing the Discriminator Network
- Function to Generate Real Samples
- Functions to Generate Fake Samples
- Building the Discriminator Network
- Training the Discriminator Network
- Introduction
- Exercise 7.03: Implementing the Discriminator Network
- Process 4 Implementing the GAN
- Integrating All the Building Blocks
- Process for Building the GAN
- The Training Process
- Exercise 7.04: Implementing the GAN
- Deep Convolutional GANs
- Building Blocks of DCGANs
- Generating Handwritten Images Using DCGANs
- The Training Process
- Exercise 7.05: Implementing the DCGAN
- Analysis of Sample Plots
- Common Problems with GANs
- Mode Collapse
- Convergence Failure
- Activity 7.01: Implementing a DCGAN for the MNIST Fashion Dataset
- Summary
- Appendix
- 1. Building Blocks of Deep Learning
- Activity 1.01: Solving a Quadratic Equation Using an Optimizer
- Solution
- 1. Building Blocks of Deep Learning
- 2. Neural Networks
- Activity 2.01: Build a Multilayer Neural Network to Classify Sonar Signals
- Solution
- 3. Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Activity 3.01: Building a Multiclass Classifier Based on the Fashion MNIST Dataset
- Solution
- Activity 3.02: Fruit Classification with Transfer Learning
- Solution
- 4. Deep Learning for Text Embeddings
- Activity 4.01: Text Preprocessing of the 'Alice in Wonderland' Text
- Solution
- Activity 4.02: Text Representation for Alice in Wonderland
- Solution
- 5. Deep Learning for Sequences
- Activity 5.01: Using a Plain RNN Model to Predict IBM Stock Prices
- Solution
- 6. LSTMs, GRUs, and Advanced RNNs
- Activity 6.01: Sentiment Analysis of Amazon Product Reviews
- Solution
- 7. Generative Adversarial Networks
- Activity 7.01: Implementing a DCGAN for the MNIST Fashion Dataset
- Solution
Packt Publishing - inne książki
-
Solve classic computer science problems from fundamental algorithms, such as sorting and searching, to modern algorithms in machine learning and cryptography
40 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition 40 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition
-
Use modern Python libraries such as pandas, NumPy, and scikit-learn and popular machine learning and deep learning methods to solve financial modeling problems
-
Get up to speed with Oracle's Autonomous Databases and implementation strategies for any workload or use case, including transactional, data warehousing, and non-relational databases
Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture
-
Design, build, and deploy performant and maintainable web applications using Spring, Spring Boot, and Angular
-
Build CD pipelines following GitOps principles like declarative and immutable changes stored in version control, all continuously reconciled by Argo CD, and minimize the failure of deployments.
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: The Deep Learning Workshop Mirza Rahim Baig, Thomas V. Joseph, Nipun Sadvilkar, Mohan Kumar Silaparasetty, Anthony So (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.