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Mastering TensorFlow 2.x

Mastering TensorFlow 2.x is a must to read and practice if you are interested in building various kinds of neural networks with high level TensorFlow and Keras APIs. The book begins with the basics of TensorFlow and neural network concepts, and goes into specific topics like image classification, object detection, time series forecasting and Generative Adversarial Networks. While we are practicing TensorFlow 2.6 in this book, the version of Tensorflow will change with time; however you can still use this book to witness how Tensorflow outperforms. This book includes the use of a local Jupyter notebook and the use of Google Colab in various use cases including GAN and Image classification tasks. While you explore the performance of TensorFlow, the book also covers various concepts and in-detail explanations around reinforcement learning, model optimization and time series models. TABLE OF CONTENTS 1. Getting started with TensorFlow 2.x 2. Machine Learning with TensorFlow 2.x 3. Keras based APIs 4. Convolutional Neural Networks in Tensorflow 5. Text Processing with TensorFlow 2.x 6. Time Series Forecasting with TensorFlow 2.x 7. Distributed Training and DataInput pipelines 8. Reinforcement Learning 9. Model Optimization 10. Generative Adversarial Networks

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Applied Deep Learning with TensorFlow 2

Understand how neural networks work and learn how to implement them using TensorFlow 2.0 and Keras. This new edition focuses on the fundamental concepts and at the same time on practical aspects of implementing neural networks and deep learning for your research projects. This book is designed so that you can focus on the parts you are interested in. You will explore topics as regularization, optimizers, optimization, metric analysis, and hyper-parameter tuning. In addition, you will learn the fundamentals ideas behind autoencoders and generative adversarial networks. All the code presented in the book will be available in the form of Jupyter notebooks which would allow you to try out all examples and extend them in interesting ways. A companion online book is available with the complete code for all examples discussed in the book and additional material more related to TensorFlow and Keras. All the code will be available in Jupyter notebook format and can be opened directly in Google Colab (no need to install anything locally) or downloaded on your own machine and tested locally. You will: . Understand the fundamental concepts of how neural networks work . Learn the fundamental ideas behind autoencoders and generative adversarial networks . Be able to try all the examples with complete code examples that you can expand for your own projects . Have available a complete online companion book with examples and tutorials. This book is for: Readers with an intermediate understanding of machine learning, linear algebra, calculus, and basic Python programming.

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Applied Deep Learning with TensorFlow 2 (eBook, PDF)

Understand how neural networks work and learn how to implement them using TensorFlow 2.0 and Keras. This new edition focuses on the fundamental concepts and at the same time on practical aspects of implementing neural networks and deep learning for your research projects. This book is designed so that you can focus on the parts you are interested in. You will explore topics as regularization, optimizers, optimization, metric analysis, and hyper-parameter tuning. In addition, you will learn the fundamentals ideas behind autoencoders and generative adversarial networks.All the code presented in the book will be available in the form of Jupyter notebooks which would allow you to try out all examples and extend them in interesting ways. A companion online book is available with the complete code for all examples discussed in the book and additional material more related to TensorFlow and Keras. All the code will be available in Jupyter notebook format and can be opened directly in Google Colab (no need to install anything locally) or downloaded on your own machine and tested locally.You will: .Understand the fundamental concepts of how neural networks work.Learn the fundamental ideas behind autoencoders and generative adversarial networks.Be able to try all the examples with complete code examples that you can expand for your own projects.Have available a complete online companion book with examples and tutorials. This book is for:Readers with an intermediate understanding of machine learning, linear algebra, calculus, and basic Python programming.

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Python 3 für Studium und Ausbildung (eBook, ePUB)

Alle wichtigen Grundlagen der Python-Programmierung Für alle Studiengänge geeignet, keine Vorkenntnisse notwendig Mit Übungsaufgaben und leicht verständlichen Beispielen aus zahlreichen Anwendungsgebieten Inklusive kostenlosem E-Book zum Download Programmierkenntnisse sind heute eine Kompetenz, die nicht nur in IT-nahen Berufen vorausgesetzt wird. Dieses Buch richtet sich besonders an alle, die Python in Studium und Ausbildung lernen und keine Vorkenntnisse in der Programmierung haben. Die Ausrichtung des Studiengangs spielt dabei keine Rolle. Alle Themen werden fachunabhängig erläutert und die Übungen und praktischen Beispiele decken viele unterschiedliche Anwendungsbereiche ab, so dass Sie auf die verschiedensten Aufgaben optimal vorbereitet sind. Sie werden Schritt für Schritt in die Programmiertechniken eingeführt: von den Grundlagen (Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen) über die Entwicklung komplexer Anwendungen mit grafischer Benutzungsoberfläche bis hin zur Anbindung an SQL-Datenbanken, Datenvisualisierung und wissenschaftlichem Rechnen mit Arrays (NumPy). Dabei lernen Sie auch, gut lesbare Programmtexte und sauberen Code zu schreiben, und erfahren, wie Sie Fehler finden und von Anfang an vermeiden können. Zahlreiche praktische Programmierübungen helfen Ihnen, Ihr Wissen zu festigen und sich auf Prüfungssituationen vorzubereiten. Die Lösungen zu allen Übungen inklusive Programmcode finden Sie auf der Verlagsseite zum kostenlosen Download. Aus dem Inhalt: Alle Grundlagen einfach erklärt Objektorientierte Programmierung Mit Modulen arbeiten und eigene Module erstellen Verarbeiten von Texten und Bildern Grafische Benutzungsoberflächen mit tkinter SQL-Datenbanken mit sqlite3 Wissenschaftliches Rechnen mit NumPy Datenvisualisierung mit Matplotlib Nutzung von CoLab und PythonAnywhere Webprogrammierung mit CGI und WSGI Agile Softwareentwicklung

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GANs mit PyTorch selbst programmieren

Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar GANs sind »die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren« - sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet neuronaler Netze, über Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, realistisch wirkende Fotos, Videos oder Texte neu zu generieren. Die Netze trainieren sich gegenseitig: Auf Basis realer Daten erzeugt der Generator künstliche Inhalte, der Diskriminator weist Daten mit schlechter Qualität zurück.Mit diesem Buch können Sie selbst ganz praktisch ausprobieren, wie GANs funktionieren. Wie in seinem Bestseller Neuronale Netze selbst programmieren, auf den dieses Buch aufbaut, erläutert Tariq Rashid jede Technik Schritt für Schritt mit vielen anschaulichen Abbildungen. Sie erfahren, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren: Sie lernen die Grundlagen von PyTorch und programmieren damit Ihr erstes neuronales Netz auf Google Colab Sie starten dann mit einem einfachen GAN, um einen typischen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank mit handgeschriebenen Zahlen Mit diesem Wissen programmieren Sie ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann Sie finden heraus, wo das GAN versagt, schaffen Abhilfe und verbessern die Leistung und Stabilität Ihres Modells Abschließend erkunden Sie auch anspruchsvollere Themen wie Convolutional und Conditional GANs Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht diese schwierige Materie für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

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Mastering TensorFlow 2.x: Implement Powerful Neural Nets across Structured, Unstructured datasets and Time Series Data (English Edition) (eBook, ePUB)

Work with TensorFlow and Keras for real performance of deep learning KEY FEATURES ● Combines theory and implementation with in-detail use-cases.● Coverage on both, TensorFlow 1.x and 2.x with elaborated concepts.● Exposure to Distributed Training, GANs and Reinforcement Learning. DESCRIPTION Mastering TensorFlow 2.x is a must to read and practice if you are interested in building various kinds of neural networks with high level TensorFlow and Keras APIs. The book begins with the basics of TensorFlow and neural network concepts, and goes into specific topics like image classification, object detection, time series forecasting and Generative Adversarial Networks. While we are practicing TensorFlow 2.6 in this book, the version of Tensorflow will change with time; however you can still use this book to witness how Tensorflow outperforms. This book includes the use of a local Jupyter notebook and the use of Google Colab in various use cases including GAN and Image classification tasks. While you explore the performance of TensorFlow, the book also covers various concepts and in-detail explanations around reinforcement learning, model optimization and time series models. WHAT YOU WILL LEARN● Getting started with Tensorflow 2.x and basic building blocks.● Get well versed in functional programming with TensorFlow.● Practice Time Series analysis along with strong understanding of concepts.● Get introduced to use of TensorFlow in Reinforcement learning and Generative Adversarial Networks.● Train distributed models and how to optimize them. WHO THIS BOOK IS FORThis book is designed for machine learning engineers, NLP engineers and deep learning practitioners who want to utilize the performance of TensorFlow in their ML and AI projects. Readers are expected to have some familiarity with Tensorflow and the basics of machine learning would be helpful. AUTHOR BIO Rajdeep has 20+ years of experience in the software industry and 5-6 years' experience leading teams in the machine learning and deep learning space. He and his teams have been working on deep learning use cases like object detection, time series forecasting, image classification as well as OCR. He has also been writing books in this space for quite a few years and has been a visiting faculty at IIIT Hyderabad, Indian School of Business (Business Analytics course) and College of Engineering Pune.

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