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Deep Learning con Python

Imparare a implementare algoritmi di apprendimento profondo

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In questo libro

  • Scoprire il deep learning e i suoi fondamenti.
  • Sapere come è fatta e come funziona una rete neurale.
  • Esplorare i fondamenti del machine learning.
  • Utilizzare i framework Keras e TensorFlow.
  • Applicare il deep learning alla visione computerizzata.
  • Elaborare sequenze di dati come testi e serie temporali.
  • Conoscere le best practice per il deep learning avanzato.
  • Impiegare modelli generativi per creare immagini e testi.
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Descrizione

Negli ultimi anni il machine learning ha compiuto passi da gigante, con macchine che ormai raggiungono un livello di accuratezza quasi umana. Dietro questo sviluppo c'è il deep learning: una combinazione di progressi ingegneristici, teoria e best practice che rende possibile applicazioni prima impensabili.
Questo manuale accompagna il lettore nel mondo del deep learning attraverso spiegazioni passo passo ed esempi concreti incentrati sul framework Keras. Si parte dai fondamenti delle reti neurali e del machine learning per poi affrontare le applicazioni del deep learning nel campo della visione computerizzata e dell'elaborazione del linguaggio naturale: dalla classificazione delle immagini alla previsione di serie temporali, dall'analisi del sentiment alla generazione di immagini e testi.
Con tanti esempi di codice corredati di commenti dettagliati e consigli pratici, questo libro è rivolto a chi ha già esperienza di programmazione con Python e desidera entrare nel mondo degli algoritmi di apprendimento profondo.
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Dettagli tecnici

Pagine: 384
Collana: Guida Completa
Pubblicazione: Marzo 2020
ISBN Libro: 9788850335107
ISBN Ebook: 9788850318889

Il deep learning ha rivoluzionato il mondo dell'intelligenza artificiale.

Gli autori

  • François Chollet
    François Chollet si occupa di intelligenza artificiale all'interno del Google Brain Team. È l’ideatore della libreria di deep learning Keras e ha contribuito allo sviluppo del framework di machine learning TensorFlow. Svolge ricerche nel campo della visione artificiale e dell’applicazione del machine learning al ragionamento formale. I suoi contributi sono stati pubblicati in occasione delle principali conferenze di settore.
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