دانلود کتاب Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python – شبکه‌های عصبی کانولوشنال دستی با TensorFlow: حل مشکلات بینایی رایانه با مدل‌سازی در TensorFlow و Python

توضیحات

Learn how to apply TensorFlow to a wide range of deep learning and Machine Learning problems with this practical guide on training CNNs for image classification, image recognition, object detection and many computer vision challenges. Key Features Learn the fundamentals of Convolutional Neural Networks Harness Python and Tensorflow to train CNNs Build scalable deep learning models that can process millions of items Book Description Convolutional Neural Networks (CNN) are one of the most popular architectures used in computer vision apps. This book is an introduction to CNNs through solving real-world problems in deep learning while teaching you their implementation in popular Python library – TensorFlow. By the end of the book, you will be training CNNs in no time! We start with an overview of popular machine learning and deep learning models, and then get you set up with a TensorFlow development environment. This environment is the basis for implementing and training deep learning models in later chapters. Then, you will use Convolutional Neural Networks to work on problems such as image classification, object detection, and semantic segmentation. After that, you will use transfer learning to see how these models can solve other deep learning problems. You will also get a taste of implementing generative models such as autoencoders and generative adversarial networks. Later on, you will see useful tips on machine learning best practices and troubleshooting. Finally, you will learn how to apply your models on large datasets of millions of images. What you will learn Train machine learning models with TensorFlow Create systems that can evolve and scale during their life cycle Use CNNs in image recognition and classification Use TensorFlow for building deep learning models Train popular deep learning models Fine-tune a neural network to improve the quality of results with transfer learning Build TensorFlow models that can scale to large datasets and systems Who this book is for This book is for Software Engineers, Data Scientists, or Machine Learning practitioners who want to use CNNs for solving real-world problems. Knowledge of basic machine learning concepts, linear algebra and Python will help.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

با این راهنمای عملی در مورد آموزش CNN برای طبقه بندی تصاویر، تشخیص تصویر، تشخیص اشیا و بسیاری از چالش های بینایی کامپیوتری، نحوه اعمال TensorFlow را برای طیف گسترده ای از مشکلات یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی بیاموزید. ویژگی‌های کلیدی آموزش اصول شبکه‌های عصبی کانولوشنال مهار پایتون و تنسورفلو برای آموزش CNN‌ها ساخت مدل‌های یادگیری عمیق مقیاس‌پذیر که می‌توانند میلیون‌ها مورد را پردازش کنند شرح کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) یکی از محبوب‌ترین معماری‌های مورد استفاده در برنامه‌های بینایی رایانه هستند. این کتاب مقدمه ای بر CNN ها از طریق حل مسائل دنیای واقعی در یادگیری عمیق و در عین حال آموزش اجرای آنها در کتابخانه محبوب پایتون – TensorFlow است. در پایان کتاب، در کمترین زمان CNN ها را آموزش خواهید داد! ما با یک مرور کلی از یادگیری ماشینی محبوب و مدل‌های یادگیری عمیق شروع می‌کنیم و سپس شما را با یک محیط توسعه TensorFlow راه‌اندازی می‌کنیم. این محیط مبنایی برای پیاده سازی و آموزش مدل های یادگیری عمیق در فصل های بعدی است. سپس، از شبکه های عصبی کانولوشن برای کار بر روی مسائلی مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی معنایی استفاده خواهید کرد. پس از آن، از آموزش انتقال استفاده خواهید کرد تا ببینید چگونه این مدل ها می توانند سایر مشکلات یادگیری عمیق را حل کنند. شما همچنین طعم پیاده سازی مدل های تولیدی مانند رمزگذارهای خودکار و شبکه های متخاصم تولیدی را خواهید چشید. بعداً، نکات مفیدی در مورد بهترین شیوه های یادگیری ماشینی و عیب یابی خواهید دید. در نهایت، یاد خواهید گرفت که چگونه مدل های خود را بر روی مجموعه داده های بزرگ میلیون ها تصویر اعمال کنید. آنچه یاد خواهید گرفت آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی با TensorFlow سیستم‌هایی ایجاد کنید که می‌توانند در طول چرخه زندگی خود تکامل یابند و مقیاس شوند. استفاده از CNN در تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر استفاده از TensorFlow برای ساختن مدل‌های یادگیری عمیق آموزش مدل‌های یادگیری عمیق محبوب آموزش دقیق یک شبکه عصبی برای بهبود کیفیت از نتایج با یادگیری انتقال مدل‌های TensorFlow بسازید که می‌توانند به مجموعه داده‌ها و سیستم‌های بزرگ مقیاس شوند. این کتاب برای چه کسانی است. دانستن مفاهیم اولیه یادگیری ماشین، جبر خطی و پایتون کمک خواهد کرد.

tag : دانلود کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنال دستی با TensorFlow: حل مشکلات بینایی رایانه با مدل‌سازی در TensorFlow و Python , Download شبکه‌های عصبی کانولوشنال دستی با TensorFlow: حل مشکلات بینایی رایانه با مدل‌سازی در TensorFlow و Python , دانلود شبکه‌های عصبی کانولوشنال دستی با TensorFlow: حل مشکلات بینایی رایانه با مدل‌سازی در TensorFlow و Python , Download Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python Book , شبکه‌های عصبی کانولوشنال دستی با TensorFlow: حل مشکلات بینایی رایانه با مدل‌سازی در TensorFlow و Python دانلود , buy شبکه‌های عصبی کانولوشنال دستی با TensorFlow: حل مشکلات بینایی رایانه با مدل‌سازی در TensorFlow و Python , خرید کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنال دستی با TensorFlow: حل مشکلات بینایی رایانه با مدل‌سازی در TensorFlow و Python , دانلود کتاب Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python , کتاب Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python , دانلود Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python , خرید Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python , خرید کتاب Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python ,