Tensorflow deep learning projects : 10 real-world projects on computer vision machine translation, chatbots, and reinforcement learning
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| 245 | 0 0 | ▼a Tensorflow deep learning projects : ▼b 10 real-world projects on computer vision machine translation, chatbots, and reinforcement learning / ▼c Luca Massaron ... [et al.]. |
| 260 | ▼a Birmingham, UK : ▼b Packt Publishing, ▼c c2018. | |
| 300 | ▼a ix, 307 p. : ▼b ill. ; ▼c 24 cm. | |
| 500 | ▼a Includes index. | |
| 700 | 1 | ▼a Massaron, Luca. |
| 945 | ▼a KLPA |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(2층서고)/ | 청구기호 006.31 T312 | 등록번호 121245633 (4회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
Leverage the power of Tensorflow to design deep learning systems for a variety of real-world scenarios
Key Features
- Build efficient deep learning pipelines using the popular Tensorflow framework
- Train neural networks such as ConvNets, generative models, and LSTMs
- Includes projects related to Computer Vision, stock prediction, chatbots and more
Book Description
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.
TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. Learn to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing so, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation, and use reinforcement learning techniques to play games.
By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
What you will learn
- Set up the TensorFlow environment for deep learning
- Construct your own ConvNets for effective image processing
- Use LSTMs for image caption generation
- Forecast stock prediction accurately with an LSTM architecture
- Learn what semantic matching is by detecting duplicate Quora questions
- Set up an AWS instance with TensorFlow to train GANs
- Train and set up a chatbot to understand and interpret human input
- Build an AI capable of playing a video game by itself -and win it!
정보제공 :
저자소개
알베르토 보세티(지은이)
신호 처리와 통계 분야의 전문 지식을 갖춘 데이터 과학자로, 통신공학 박사 학위를 가지고 있다. 현재 런던에서 거주하며 일하고 있다. 자연어 처리 및 머신 러닝부터 분산 처리에 이르기까지 수많은 프로젝트에서 다양한 일상 문제에 직면하고 있다. 자신의 일에 매우 열정적이며 항상 데이터 과학 기술의 개발, 모임, 회의 및 기타 이벤트에 대해 최신 정보를 얻으려고 노력한다.
루카 마사론(지은이)
10년 이상의 경력을 지닌 데이터 과학자로 데이터를 똑똑한 물건으로 변신시키거나 실제 문제를 해결하며 사업과 이해 관계자들에게 유용한 가치를 창조한다. 데이터 과학 대회에서 전세계 순위 7위에 오른 캐글 그랜드 마스터이자 머신러닝 분야의 구글 디벨로퍼 엑스퍼트(GDE)이다. AI, 머신러닝, 알고리즘 분야 베스트셀러 도서를 쓴 작가로 『실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트』(위키북스, 2018), 『파이썬으로 풀어보는 회귀분석』(에이콘, 2018) 등을 집필했다.
아비셱 타쿠르(지은이)
아비셱 타쿠르는 데이터 과학자다. 그는 이론보다는 주로 응용 머신러닝과 딥러닝에 관심을 갖고 있다. 2014년 초 본 대학(University of Bonn)에서 컴퓨터 과학으로 석사 학위를 받았다. 머신러닝 대회에 적극적으로 참가하며 유명한 웹사이트 Kaggle에서 세계 랭킹 3위에 이름을 올려 놓았다.