Generative Adversarial Networks cu cazuri de utilizare industrială: Learning How to Build GAN Applications for Retail, Healthcare, Telecom, Media, Education, a

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 12 voturi.

Titlul original:

Generative Adversarial Networks with Industrial Use Cases: Learning How to Build GAN Applications for Retail, Healthcare, Telecom, Media, Education, a

Conținutul cărții:

Cea mai bună carte despre GAN

Caracteristici cheie

⬤ Înțelegerea peisajului învățării profunde și a relevanței GAN.

⬤  Învățarea elementelor de bază ale GAN.

⬤ Învățarea cum să construiți GAN de la zero.

⬤  Înțelegerea matematicii și a limitelor GAN.

⬤  Înțelegerea aplicațiilor GAN pentru retail, sănătate, telecomunicații, media și EduTech.

⬤ Înțelegerea lucrărilor GAN importante, cum ar fi pix2pixGAN, styleGAN, cycleGAN, DCGAN.

⬤ Învățarea modului de construire a codului GAN pentru aplicații industriale.

⬤ Înțelegerea diferenței dintre soiurile de GAN.

Descriere

Această carte își propune să simplifice GAN pentru toată lumea. Această carte este foarte importantă pentru inginerii de învățare automată, cercetători, studenți, profesori și profesioniști. Universitățile și instructorii de cursuri online vor găsi această carte foarte interesantă pentru predarea învățării profunde avansate, în special Generative Adversarial Networks(GAN). Profesioniștii din industrie, programatorii și cercetătorii de date pot învăța GAN de la zero. Ei pot învăța cum să construiască coduri GAN pentru aplicații industriale pentru sănătate, comerț cu amănuntul, HRTech, EduTech, telecomunicații, media și divertisment. Matematica GAN este discutată și ilustrată. Divergența KL și alte părți ale GAN sunt ilustrate și discutate matematic. Această carte învață cum să construiască coduri pentru pix2pix GAN, DCGAN, CGAN, styleGAN, cycleGAN și multe alte GAN. Cercetătorii Machine Learning și Deep Learning vor învăța GAN în cel mai scurt timp posibil cu ajutorul acestei cărți.

Ce veți învăța

⬤  Cercetătorii în domeniul învățării automate vor fi confortabili în construirea codurilor avansate de învățare profundă pentru aplicații industriale.

⬤  Cercetătorii de date vor începe să rezolve probleme foarte complexe în învățarea profundă.

⬤  Studenții ar fi pregătiți să se alăture unei industrii cu aceste abilități.

⬤  Inginerii de date și oamenii de știință medii ar putea dezvolta coduri GAN complexe pentru a rezolva cele mai dificile probleme din viziunea computerizată.

Pentru cine este această carte

Această carte este perfectă pentru inginerii de învățare automată, oamenii de știință de date, inginerii de date, profesioniștii de învățare profundă și cercetătorii în domeniul viziunii computerizate. Această carte este, de asemenea, foarte utilă pentru profesioniștii din domeniul imagisticii medicale, pentru profesioniștii din domeniul vehiculelor autonome, pentru profesioniștii din domeniul modei cu amănuntul, pentru profesioniștii din domeniul media & divertisment, edutech și HRtech. Profesorii și studenții care lucrează în machine learning, deep learning, computer vision și aplicații industriale ar găsi această carte extrem de utilă.

Table of Contents

1. Principiile de bază ale GAN.

2. Aplicații GAN.

3. Probleme cu GAN.

4. Tipuri celebre de GAN-uri.

Despre autor

Navin K Manaswi a dezvoltat soluții/produse AI pentru HRTech, Retail, ITSM, Healthcare, Telecom, Insurance, Digital Marketing și Supply Chain, lucrând în același timp pentru companii de consultanță din Malaezia, Singapore și Dubai. Este un antreprenor în serie în domeniul inteligenței artificiale și al realității augmentate. A creat soluții pentru inteligența video, inteligența documentelor și chatbots de tip uman. Este profesor invitat la IIT Kharagpur pentru cursul de inteligență artificială și autor al unei cărți celebre despre învățarea profundă. Este oficial Google Developer Expert în învățarea automată. A organizat și a îndrumat hackathons AI și tabere de boot la evenimente Google și universitare. Startup-ul său WoWExp a construit produse impresionante în spațiul AI și AR.

Legăturile dvs. de blog: www.navinmanaswi.com.

Profilul dvs. LinkedIn: https: //www.linkedin.com/in/navin-manaswi-1a708b8/.