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Tariq Rashid

    Make Your Own Algorithmic Art
    GANs mit PyTorch selbst programmieren
    Neuronale Netze selbst programmieren
    • 2020

      GANs mit PyTorch selbst programmieren

      Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks

      "Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.

      GANs mit PyTorch selbst programmieren
    • 2017

      Neuronale Netze sind zentrale Elemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die beeindruckende Leistungen erbringen. Sie bilden die Grundlage vieler alltäglicher Anwendungen wie Spracherkennung und Gesichtserkennung. Dennoch bleibt ihr Funktionsprinzip vielen unklar. Diese unterhaltsame Reise beginnt mit einfachen Ideen und führt schrittweise in die Funktionsweise neuronaler Netze ein. Zunächst werden die mathematischen Konzepte vorgestellt, die ihnen zugrunde liegen, ohne dass tiefgehende Mathematikkenntnisse erforderlich sind. Alle Ideen werden anschaulich mit Illustrationen und Beispielen erklärt, unterstützt durch eine kurze Einführung in die Analysis. Anschließend erfolgt der praktische Teil: Nach einer Einführung in die leicht erlernbare Programmiersprache Python bauen Sie Ihr eigenes neuronales Netz auf. Sie trainieren es, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Leistung erreicht, die mit professionellen Netzen vergleichbar ist. Danach optimieren Sie die Leistung Ihres Netzes auf eine Genauigkeit von 98 %, nur mit einfachen Ideen und Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen einen Blick in das Innere eines neuronalen Netzes. Schließlich lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese komplexe Materie klar und verständlich, wodurch neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich werden.

      Neuronale Netze selbst programmieren