Generatives Deep Learning. Genauso wie wir keine Bilder malen, keine Romane und keine Musik schreiben

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Generative Modellierung ist eines der am meisten diskutierten Themen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Maschinen können das Zeichnen, Schreiben und Komponieren von Musik beigebracht werden. Sie können künstliche Intelligenz selbst an einen Schreibtisch oder eine Staffelei stellen; machen Sie sich... dazu einfach mit den aktuellsten Beispielen generativer Deep-Learning-Modelle vertraut: Variations-Autoencoder, generative gegnerische Netzwerke, Encoder-Decoder-Modelle
und viele andere.
David Foster macht die Architektur und Methoden der generativen Modellierung klar und zugänglich, mit Tipps und Tricks, um Ihre Modelle kreativer und lerneffektiver zu machen. Erlernen Sie die Grundlagen des Deep Learning mit Kegaz und wenden Sie sich dann den fortschrittlichsten Algorithmen zu.

Autor: Фостер Дэвид

Verlag: piter

Serie: Bestseller von O'Reilly

Altersgrenzen: 16+

Jahr der Veröffentlichung: 2024

ISBN: 9786010837294

Anzahl der Seiten: 448

Größe: 165x233 mm

Einbandart: Soft

Gewicht: 704 g

ID: 1673721

Generative Modellierung ist eines der am meisten diskutierten Themen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Maschinen können das Zeichnen, Schreiben und Komponieren von Musik beigebracht werden. Sie können künstliche Intelligenz selbst an einen Schreibtisch oder eine Staffelei stellen; machen Sie sich dazu einfach mit den aktuellsten Beispielen generativer Deep-Learning-Modelle vertraut: Variations-Autoencoder, generative gegnerische Netzwerke, Encoder-Decoder-Modelle
und viele andere.
David Foster macht die Architektur und Methoden der generativen Modellierung klar und zugänglich, mit Tipps und Tricks, um Ihre Modelle kreativer und lerneffektiver zu machen. Erlernen Sie die Grundlagen des Deep Learning mit Kegaz und wenden Sie sich dann den fortschrittlichsten Algorithmen zu.

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