Computer Vision Using Deep Learning: Arhitecturi de rețele neuronale cu Python și Keras

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 3 voturi.

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Organizațiile cheltuiesc resurse uriașe pentru dezvoltarea de software care poate funcționa la fel ca un om. Clasificarea imaginilor, detectarea și urmărirea obiectelor, estimarea poziției, recunoașterea facială și estimarea sentimentelor joacă toate un rol major în rezolvarea problemelor de computer vision.

Această carte va pune în evidență aceste și alte arhitecturi și tehnici de învățare profundă pentru a vă ajuta să creați soluții utilizând Keras și biblioteca TensorFlow. De asemenea, veți analiza arhitecturi mutliple de rețele neuronale, inclusiv LeNet, AlexNet, VGG, Inception, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO și SqueezeNet și veți vedea cum funcționează acestea alături de codul Python prin intermediul celor mai bune practici, sfaturi, trucuri, scurtături și capcane. Toate fragmentele de cod vor fi defalcate și discutate în detaliu, astfel încât să puteți implementa aceleași principii în mediile respective.

Computer Vision Using Deep Learning oferă un ghid cuprinzător, dar succint, care coase DL și CV împreună pentru a automatiza operațiunile, a reduce intervenția umană, a crește capacitatea și a reduce costurile.

Ce veți învăța

⬤ Examinați coduri și concepte de învățare profundă pentru a aplica principiile directoare la propriile proiecte.

⬤ Clasificați și evaluați diverse arhitecturi pentru a înțelege mai bine opțiunile dumneavoastră în diverse cazuri de utilizare.

⬤ Scoateți culisele funcțiilor de bază de învățare profundă pentru a afla cum funcționează acestea.

Cui se adresează această carte

Practicanți profesioniști care lucrează în domeniile ingineriei software și științei datelor. Se recomandă insistent o cunoaștere practică a limbajului Python. Studenți și inovatori care lucrează la diplome avansate în domenii legate de computer vision și Deep Learning.