Искусственный интеллект и компьютерное зрение
Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow.
Коул Анирад, Ганджу Сиддха, Казам Мехер «Искусственный интеллект и компьютерное зрение» Питер, 2023 год, 624 стр., O’Reilly, ISBN 978-5-4461-1840-3; (PDF-DJVU)
Кем бы вы ни были — инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем, мечтающим создать «вирусное» приложение с использованием ИИ, — наверняка задавались вопросом: с чего начать? Практические примеры из этой книги научат вас создавать приложения глубокого обучения для облачных, мобильных и краевых (edge) систем. Если вы хотите создать что-то необычное, полезное, масштабируемое или просто классное — эта книга для вас. Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире
Искусственный интеллект и компьютерное зрение
Оглавление
Глава 1. Обзор ландшафта искусственного интеллекта
Глава 2. Что на картинке: классификация изображений с помощью Keras
Глава 3. Кошки против собак: перенос обучения с помощью Keras в 30 строках кода
Глава 4. Создание механизма обратного поиска изображений. Эмбеддинги
Глава 5. От новичка до мастера прогнозирования: увеличение точности сверточной нейронной сети
Глава 6. Увеличение скорости и эффективности TensorFlow: удобный чек-лист
Глава 7. Практические инструменты, советы и приемы
Глава 8. Облачные API для компьютерного зрения: установка и запуск за 15 минут
Глава 9. Масштабируемый инференс в облаке с помощью TensorFlow Serving и KubeFlow
Глава 10. ИИ в браузере с TensorFlow.js и ml5.js
Глава 11. Классификация объектов в реальном времени в iOS с Core ML
Глава 12. Not Hotdog на iOS с Core ML и Create ML
Глава 13. Шазам для еды: разработка приложений для Android с помощью TensorFlow Lite и ML Kit
Глава 14. Создание приложения Purrfect Cat Locator с помощью TensorFlow Object Detection API
Глава 15. Как стать творцом: ИИ в краевых устройствах
Глава 16. Моделирование беспилотного автомобиля методом сквозного глубокого обучения с использованием
Глава 17. Создание беспилотного автомобиля менее чем за час: обучение с подкреплением с помощью AWS DeepRacer
Приложение. Краткое введение в сверточные нейронные сети
Искусственный интеллект и компьютерное зрение
PDF DJVU
В файле 608 страниц, а не 624