Develop and optimize deep learning models with advanced architectures.
This book teaches you the intricate details and subtleties of the algorithms that are at the core of convolutional neural networks.
In Advanced Applied Deep Learning, you will study advanced topics on CNN and object detection using Keras and Tensor Flow.
Along the way, you will look at the fundamental operations in CNN, such as convolution and pooling, and then look at more advanced architectures such as inception networks, resnets, and many more.
While the book discusses theoretical topics, you will discover how to work efficiently with Keras with many tricks and tips, including how to customize logging in Keras with custom callback classes, what is eager execution, and how to use it in your models.
Finally, you will study how object detection works, and build a complete implementation of the YOLO (you only look once) algorithm in Keras and Tensor Flow.
By the end of the book you will have implemented various models in Keras and learned many advanced tricks that will bring your skills to the next level.
What You Will Learn See how convolutional neural networks and object detection work Save weights and models on disk Pause training and restart it at a later stage Use hardware acceleration (GPUs) in your code Work with the Dataset Tensor Flow abstraction and use pre-trained models and transfer learning Remove and add layers to pre-trained networks to adapt them to your specific project Apply pre-trained models such as Alexnet and VGG16 to new datasets Who This Book Is For Scientists and researchers with intermediate-to-advanced Python and machine learning know-how.
Additionally, intermediate knowledge of Keras and Tensor Flow is expected.
About the Author Umberto Michelucci studied physics and mathematics.
He is an expert in numerical simulation, statistics, data science, and machine learning.
In addition to several years of research experience at the George Washington University (USA) and the University of.
APress este o companie de editură bine-cunoscută specializată în cărți și cărți electronice axate în primul rând pe subiecte legate de tehnologie.
Fondată în 1999, APress s-a impus ca un editor lider în domeniile informatică, tehnologiei informației, programare, dezvoltare web și subiecte conexe.
Compania publică o gamă largă de titluri care acoperă diverse limbaje de programare, metodologii de dezvoltare software, securitate cibernetică, știință a datelor, inteligență artificială, învățare automată, cloud computing, dezvoltare de aplicații mobile și multe altele.
APress se adresează atât profesioniștilor de nivel începător, cât și de nivel avansat, oferind cărți potrivite pentru auto-studiu, referință și dezvoltare profesională.
APress este cunoscut pentru angajamentul său de a publica conținut de înaltă calitate, practic și autorizat, creat de experți în domeniile lor respective.
Cărțile companiei oferă adesea informații tehnice aprofundate, exemple din lumea reală, studii de caz și tutoriale practice, făcându-le resurse valoroase pentru dezvoltatorii de software, profesioniștii IT, studenții și entuziaștii deopotrivă.
Pe lângă publicațiile tipărite, APress oferă, de asemenea, cărți electronice și conținut digital prin intermediul site-ului său web și al diferitelor platforme online, oferind cititorilor acces convenabil la biblioteca sa vastă de cărți tehnice.
În general, APress și-a câștigat o reputație de excelență în industria de publicare tehnologică, lansând continuu titluri relevante și oportune care se adresează nevoilor în evoluție ale profesioniștilor și cursanților din comunitatea tehnologică.
Apress Advanced applied deep learning: convolutional neural networks and object detection, paperback/umberto michelucci
