Generativní adverzní sítě s příklady průmyslového využití: Naučte se vytvářet aplikace GAN pro maloobchod, zdravotnictví, telekomunikace, média, vzdělávání a další.

Recenze čtenářů

Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 12 hlasů.

Původní název:

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

Obsah knihy:

Nejlepší kniha o GAN

Klíčové vlastnosti

⬤ Poznání prostředí hlubokého učení a významu GAN.

⬤  Naučit se základy GAN.

⬤ Naučení, jak vytvořit GAN od nuly.

⬤  Pochopení matematiky a omezení GAN.

⬤  Pochopení aplikací GAN pro maloobchod, zdravotnictví, telekomunikace, média a EduTech.

⬤ Pochopení důležitých dokumentů o GAN, jako jsou pix2pixGAN, styleGAN, cycleGAN, DCGAN.

⬤ Naučení, jak vytvářet kód GAN pro průmyslové aplikace.

⬤ Pochopení rozdílů mezi jednotlivými druhy GAN.

Popis

Cílem této knihy je zjednodušit GAN pro každého. Tato kniha je velmi důležitá pro inženýry strojového učení, výzkumné pracovníky, studenty, profesory a odborníky. Pro univerzity a instruktory online kurzů bude tato kniha velmi zajímavá pro výuku pokročilého hlubokého učení, speciálně generativních adverzních sítí (GAN). Profesionálové z oboru, programátoři a datoví vědci se mohou naučit GAN od základů. Mohou se naučit vytvářet kódy GAN pro průmyslové aplikace pro zdravotnictví, maloobchod, HRTech, EduTech, telekomunikace, média a zábavu. Matematika GAN je diskutována a ilustrována. KL divergence a další části GAN jsou ilustrovány a diskutovány matematicky. Kniha učí, jak sestavit kódy pro pix2pix GAN, DCGAN, CGAN, styleGAN, cycleGAN a mnoho dalších GAN. Výzkumníci v oblasti strojového učení a hlubokého učení se s pomocí této knihy naučí GAN v co nejkratším čase.

Co se naučíte

⬤  Výzkumníci v oblasti strojového učení budou moci pohodlně vytvářet pokročilé kódy hlubokého učení pro průmyslové aplikace.

⬤  Datoví vědci by začali řešit velmi složité problémy v oblasti hlubokého učení.

⬤  Studenti by byli s těmito dovednostmi připraveni nastoupit do průmyslu.

⬤  Průměrní datoví inženýři a vědci by byli schopni vyvíjet složité kódy GAN pro řešení nejnáročnějších problémů v oblasti počítačového vidění.

Pro koho je tato kniha určena

Tato kniha je ideální pro inženýry strojového učení, datové vědce, datové inženýry, odborníky na hluboké učení a výzkumníky v oblasti počítačového vidění. Tato kniha je také velmi užitečná pro odborníky na lékařské zobrazování, odborníky na autonomní vozidla, odborníky na maloobchodní prodej módy, odborníky na média a zábavu, odborníky na edutech a HRtech. Pro profesory a studenty pracující v oblasti strojového učení, hlubokého učení, počítačového vidění a průmyslových aplikací by tato kniha byla velmi užitečná.

Obsah

1. Základy GAN.

2. Aplikace GAN.

3. Problém s GAN.

4. Známé typy GAN.

O autorovi

Navin K Manaswi vyvíjel řešení/produkty s umělou inteligencí pro HRTech, maloobchod, ITSM, zdravotnictví, telekomunikace, pojišťovnictví, digitální marketing a dodavatelský řetězec, přičemž pracoval pro konzultační společnosti v Malajsii, Singapuru a Dubaji. Je sériovým podnikatelem v oblasti umělé inteligence a rozšířené reality. Vytváří řešení pro videointeligenci, inteligenci dokumentů a chatboty podobné lidem. Je hostujícím pedagogem na IIT Kharagpur pro kurz umělé inteligence a autorem slavné knihy o hlubokém učení. Oficiálně je vývojářským expertem společnosti Google v oblasti strojového učení. Organizuje a mentoruje hackathony a bootcampy AI na akcích společnosti Google a na univerzitních akcích. Jeho startup WoWExp vytváří úžasné produkty v oblasti AI a rozšířené reality.

Odkazy na váš blog: www.navinmanaswi.com.

Váš profil na LinkedIn: https: //www.linkedin.com/in/navin-manaswi-1a708b8/.