dpunkt Computing GANs mit PyTorch selbst programmieren Buch KI
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GANs mit PyTorch selbst programmieren von dpunkt Computing ist ein Fachbuch und Lehrbuch von Bestsellerautor Tariq Rashid. Das Deep-Learning-Buch erklärt Generative Adversarial Networks Schritt für Schritt und zeigt, wie eigene GANs mit PyTorch erstellt werden.
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dpunkt Computing Buch: GANs mit PyTorch selbst programmieren
Machine-Learning-Autor Tariq Rashid führt in diesem Lehrbuch in Generative Adversarial Networks ein, die als spannendste neue Technik im Deep Learning gelten. Aufbauend auf seinem Bestseller Neuronale Netze selbst programmieren, erklärt er jede Technik klar mit vielen Abbildungen. Der Fokus liegt auf dem praktischen Ausprobieren.
Generator und Diskriminator werden verständlich erklärt, von der Idee bis zum Training.
Deep Learning Buch für neuronale Netze und KI
Als KI-Buch zeigt der Titel den kompletten Workflow: Grundlagen von PyTorch, erstes neuronales Netz auf Google Colab, dann ein einfaches GAN zum Einrichten und Üben. Leser erstellen und trainieren eigene Netze, die Fotos, Videos oder Texte neu generieren. Es eignet sich für alle mit Python-Grundlagen, die Machine Learning lernen wollen.
Machine Learning lernen mit PyTorch
Dieses Programmierbuch regt mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Experimentieren an. Es verbindet Theorie zu GANs mit direkt umsetzbarem PyTorch-Code für Studium, Beruf und Hobby.
Merkmale
Lehrbuch von Tariq Rashid zu GANs mit PyTorch
Einführung in Generative Adversarial Networks
Schritt-für-Schritt-Anleitung mit vielen Abbildungen
Mit erstem neuronalem Netz auf Google Colab
Für Deep Learning, KI und Machine Learning
Autor: Tariq Rashid
Reihe: Computing
Thema: Deep Learning
Titel: GANs mit PyTorch selbst programmieren
Technik: Generative Adversarial Networks
Framework: PyTorch
Produktart: Fachbuch
Produkttyp: Buch
Vorkenntnisse: Python-Grundlagen hilfreich
Verkäufer: Bizheld
Häufig gestellte Fragen
Brauche ich Vorwissen für das Buch?
Grundlagen zu Python und neuronalen Netzen helfen, das Buch baut auf Neuronale Netze selbst programmieren auf und führt dann Schritt für Schritt in GANs ein.
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Kundenbewertungen
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★★★★★★★★★★5.0
s***x
Verifiziert
Endlich verstanden
Die GAN-Idee wird hier richtig anschaulich erklärt.
★★★★★★★★★★5.0
h***v
Gute Beispiele
Konnte den PyTorch-Code gut nachvollziehen und testen.
★★★★★★★★★★4.0
t*****i
Verifiziert
Schrittweise top
Baut alles langsam auf, das hat mir geholfen.
★★★★★★★★★★4.0
f****d
Verifiziert
Praxisnah
Hab mein erstes kleines Netz damit zum Laufen gebracht.
