Generatives Deep Learning

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Lassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren Verwendet Python, Keras und TensorFlow Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themen im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt. Inzwischen ist es möglich, einer Maschine bisher dem Menschen vorbehaltene kreative Techniken wie Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, beginnend mit den Grundlagen des Deep Learning mit Keras, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.