Generatives Deep Learning Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen
Rezension: Dieses Buch führt zunächst einen zentralen Begriff ein: Das generative Deep-Learning-Modell, welches anhand eines Beispiels - Bilderzeugung eines neuen Pferdes aus den Trainingsdaten verschiedener Pferde - dargestellt wird und abgesetzt vom diskriminativen Modell, z.B. Filtern von Van-Gog...
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| Weitere Verfasser: | , |
| Format: | UnknownFormat |
| Sprache: | ger |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2020
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| Ausgabe: | 1. Auflage |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
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Tag hinzufügen | Zusammenfassung: | Rezension: Dieses Buch führt zunächst einen zentralen Begriff ein: Das generative Deep-Learning-Modell, welches anhand eines Beispiels - Bilderzeugung eines neuen Pferdes aus den Trainingsdaten verschiedener Pferde - dargestellt wird und abgesetzt vom diskriminativen Modell, z.B. Filtern von Van-Gogh-Gemälden aus einem grossen Datensatz von Gemälden. Anhand von einfachen Beispielen, die detailliert bis auf die mathematische Formelebene beschrieben sind, zeigt der Autor, welchen entscheidenden Beitrag die Wahrscheinlichkeitsrechnung bei der Erzeugung von Bildern liefert. In Kapitel 2 wird der Leser, der noch kein Deep-Learning-Experte ist, vorbereitet auf den Einsatz tiefer Modelle auf Basis tiefer neuronaler Netzwerke. Deep-Learning-Kenntnisse werden beim Leser nicht vorausgesetzt, aber der Autor empfiehlt F. Chollet. Ab Kapitel 3 beschreibt der Autor, wie maschinelles Malen, Schreiben, Spiele erzeugen und Komponieren realisiert werden kann. Er berichtet über die immensen Fortschritte im Bereich kreativer Anwendung der künstlichen Intelligenz und liefert einen Ausblick auf deren zunehmende Bedeutung. (3) |
|---|---|
| Beschreibung: | XVI, 292 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm |
| ISBN: | 9783960091288 978-3-96009-128-8 3960091281 3-96009-128-1 |