• Москва, м. Комсомольская, Комсомольская площадь, д. 1а, строение 15.
  • kontakt@konzeptual.ru
0

Ваша корзина пуста!

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Дэвид Фостер

Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое. Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам. - Разберитесь с тем, как вариационные автокодировщики меняют эмоции на фотографиях - Создайте сеть GAN с нуля - Освойте работу с генеративные моделями генерации текста - Узнайте, как генеративные модели помогают агентам выполнять задачи в рамках обучения с подкреплением - Изучите BERT, GPT-2, ProGAN, StyleGAN и многое другое.


Год издания - 2020

Переплёт - Мягкий

Количество страниц - 352

Возрастные ограничения - 16+

Ширина - 16,5

Толщина - 1,8

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
Нет в наличии 1495 1495
  Нет в наличии
Предзаказ

Доставка по Москве :

Самовывоз

Курьером (в пределах МКАД) 350 р.

Доставка в регионы :

Почтой России. Сроки доставки зависят от удалённости региона, обычно — в течение 1−3 недель

Через пункты выдачи заказов Boxberry. Срок доставки - от 4 до 14 дней (срок может быть увеличен из-за дальности региона, а также в предпраздничное время)

Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое. Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам. - Разберитесь с тем, как вариационные автокодировщики меняют эмоции на фотографиях - Создайте сеть GAN с нуля - Освойте работу с генеративные моделями генерации текста - Узнайте, как генеративные модели помогают агентам выполнять задачи в рамках обучения с подкреплением - Изучите BERT, GPT-2, ProGAN, StyleGAN и многое другое.
Автор Дэвид Фостер
Издательство Прогресс книга
Год издания 2020
Переплёт Мягкий
Количество страниц 352
Типографский формат 70x100/16
ISBN 978-5-4461-1566-2
Возрастные ограничения 16+
Высота, см 23,3
Ширина, см 16,5
Толщина 1,8

Написать отзыв