Organizations spend huge resources in developing software that can perform the way a human does.
Image classification, object detection and tracking, pose estimation, facial recognition, and sentiment estimation all play a major role in solving computer vision problems.
This book will bring into focus these and other deep learning architectures and techniques to help you create solutions using Keras and the TensorFlow library.
You'll also review mutliple neural network architectures, including LeNet, AlexNet, VGG, Inception, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO, and SqueezeNet and see how they work alongside Python code via best practices, tips, tricks, shortcuts, and pitfalls.
All code snippets will be broken down and discussed thoroughly so you can implement the same principles in your respective environments.
Computer Vision Using Deep Learning offers a comprehensive yet succinct guide that stitches DL and CV together to automate operations, reduce human intervention, increase capability, and cut the costs.
What You'll Learn Examine deep learning code and concepts to apply guiding principals to your own projects Classify and evaluate various architectures to better understand your options in various use cases Go behind the scenes of basic deep learning functions to find out how they work Who This Book Is For Professional practitioners working in the fields of software engineering and data science.
A working knowledge of Python is strongly recommended.
Students and innovators working on advanced degrees in areas related to computer vision and Deep Learning.
About author(s): Vaibhav Verdhan is a seasoned data science professional with rich experience spanning across geographies and retail, telecom, manufacturing, health-care and utilities domain.
He is a hands-on technical expert and has led multiple engagements in Machine Learning and Artificial Intelligence.
He is a leading industry expert, is a regular speaker at conferences and meet-ups and mentors students and professionals.
Currently he resides in Ireland and is working as a Principal Data Scientist.
| Author(s) | Vaibhav |
|---|
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 Computer vision using deep learning: neural network architectures with python and keras, paperback/vaibhav verdhan
