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    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (2018)
    Heidelberg :O'REILLY,
    Details
    UID:
    almahu_BV045055023
    Umfang: 1 Online-Ressource (XI, 224 Seiten) : , Illustrationen, Diagramme (teilweise farbig).
    Ausgabe: 1. Auflage
    ISBN: 978-3-96010-180-2 , 978-3-96010-181-9 , 978-3-96010-182-6
    Originaltitel: Learning TensorFlow: a guide to building deep learning systems
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-96009-074-8
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Informatik , Pädagogik
    RVK:
    ST 302
    RVK:
    DP 1960
    RVK:
    DP 2600
    RVK:
    ST 300
    RVK:
    ST 301
    Schlagwort(e): Maschinelles Lernen ; Deep learning ; TensorFlow ; Einführung ; Einführung
    Mehr zum Autor: Hope, Tom
    Mehr zum Autor: Rother, Kristian 1977-
    Mehr zum Autor: Lotze, Thomas
    Mehr zum Autor: Resheff, Yehezkel S.
    Mehr zum Autor: Lieder, Itay
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    HU Berlin
    BHT
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    Buch
    Buch
    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (2018)
    Heidelberg :O'REILLY,
    Details
    UID:
    almafu_BV044875560
    Umfang: XI, 224 Seiten : , Illustrationen, Diagramme ; , 24 cm x 16.5 cm.
    Ausgabe: 1. Auflage
    ISBN: 978-3-96009-074-8 , 3-96009-074-9
    Originaltitel: Learning TensorFlow: a guide to building deep learning systems
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF ISBN 978-3-96010-180-2
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe, ePub ISBN 978-3-96010-181-9
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe, Mobi ISBN 978-3-96010-182-6
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Informatik , Pädagogik
    RVK:
    DP 1960
    RVK:
    DP 2600
    RVK:
    ST 300
    RVK:
    ST 301
    RVK:
    ST 302
    Schlagwort(e): Maschinelles Lernen ; Deep learning ; TensorFlow ; Einführung ; Einführung
    URL: Inhaltsverzeichnis
    URL: Inhaltsverzeichnis
    Mehr zum Autor: Hope, Tom
    Mehr zum Autor: Rother, Kristian 1977-
    Mehr zum Autor: Lotze, Thomas
    Mehr zum Autor: Resheff, Yehezkel S.
    Mehr zum Autor: Lieder, Itay
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    Buch
    Buch
    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (2018)
    Heidelberg : O'Reilly
    Details
    UID:
    gbv_1011323532
    Umfang: XI, 224 Seiten , Illustrationen, Diagramme , 24 cm x 17 cm
    Ausgabe: 1. Auflage
    ISBN: 9783960090748
    Originaltitel: Learning TensorFlow
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101802
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101819
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101826
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe Hope, Tom Einführung in TensorFlow [Erscheinungsort nicht ermittelbar] : O'Reilly, 2018 ISBN 9783960101802
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101819
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101826
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe Hope, Tom Einführung in TensorFlow Heidelberg : O'Reilly, 2018 ISBN 9783960101802
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101819
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101826
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe, Preselect Hope, Tom Einführung in TensorFlow Heidelberg : O'Reilly, 2018 ISBN 9783960101802
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101819
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960101826
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    ST 300
    RVK:
    ST 301
    RVK:
    ST 302
    Schlagwort(e): TensorFlow ; TensorFlow ; Maschinelles Lernen ; Deep learning ; Einführung
    URL: Cover
    URL: Inhaltsverzeichnis
    Mehr zum Autor: Hope, Tom
    Mehr zum Autor: Rother, Kristian 1977-
    Mehr zum Autor: Lotze, Thomas
    Mehr zum Autor: Resheff, Yehezkel S.
    Mehr zum Autor: Lieder, Itay
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    Online-Ressource
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    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (2018)
    O'Reilly
    Details
    UID:
    kobvindex_ZLB34677936
    ISBN: 9783960101802 , 9783960101819
    Serie: Animals
    Inhalt: "Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow.Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen."
    Inhalt: Biographisches: "Tom Hope ist Forscher auf dem Gebiet des angewandten maschinellen Lernens und ein Datenanalyst mit umfangreichen Erfahrungen in der akademischen Welt und der Industrie. Er hat auf verschiedenen Anwendungsgebieten Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Datenanalyse und Deep Learning geleitet.Yehezkel S. Resheff forscht zu angewandter Datenanalyse. Seine Dissertation beschäftigte sich mit maschinellem Lernen und Lernmethoden für tragbare Geräte und dem Internet der Dinge. Er hat in der Vergangenheit Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Deep Learning bei Intel und Microsoft geleitet.Itay Lieder ist Forscher auf dem Gebiet des angewandten maschinellen Lernens und der Computer-Neurowissenschaft. Für seine Abschlussarbeit entwickelte er Algorithmen zur Modellierung grundlegender Wahrnehmungsvorgänge. Er hat innovative Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Deep Learning für Textanalyse und Web-Mining bei großen internationalen Firmen geleitet."
    Sprache: Deutsch
    URL: https://img1.od-cdn.com/ImageType-200/6251-1/{B8A2F077-6652-4993-A2F6-52F5AFD6E584}Img200.jpg
    URL: https://img1.od-cdn.com/ImageType-150/6251-1/B8A/2F0/77/{B8A2F077-6652-4993-A2F6-52F5AFD6E584}Img150.jpg
    URL: https://samples.overdrive.com/?crid=b8a2f077-6652-4993-a2f6-52f5afd6e584&.epub-sample.overdrive.com
    URL: https://api.overdrive.com/v1/collections/v1L1BBQ0AAA2_/products/b8a2f077-6652-4993-a2f6-52f5afd6e584/metadata
    URL: http://voebb.lib.overdrive.com/ContentDetails.htm?ID=B8A2F077-6652-4993-A2F6-52F5AFD6E584
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (2018)
    Heidelberg : o'Reilly
    Details
    UID:
    kobvindex_ERBEBC6017110
    Umfang: 1 online resource (238 pages)
    ISBN: 9783960101802
    Serie: Animals
    Anmerkung: Intro -- Inhalt -- Vorwort -- Kapitel 1: Einleitung -- Einstieg in Deep Learning -- TensorFlow für KI-Systeme verwenden -- TensorFlow: Was verbirgt sich hinter dem Namen? -- Allgemeiner Überblick -- Zusammenfassung -- Kapitel 2: Erste Schritte mit TensorFlow -- TensorFlow installieren -- Hallo Welt -- MNIST -- Softmax-Regression -- Zusammenfassung -- Kapitel 3: Die Grundlagen von TensorFlow -- Berechnungsgraphen -- Was ist ein Berechnungsgraph? -- Die Vorteile von Graphenberechnungen -- Graphen, Sessions und Ergebnisabfragen -- Einen Graphen erstellen -- Eine Session erstellen und ausführen -- Unseren Graphen aufbauen und verwalten -- Ergebnisabfragen -- Fließende Tensoren -- Knoten als Operationen, Kanten als Tensor-Objekte -- Datentypen -- Tensor-Objekte und ihre Gestalt -- Namen -- Variablen, Platzhalter und einfache Optimierung -- Variablen -- Platzhalter -- Optimierung -- Zusammenfassung -- Kapitel 4: Konvolutionsnetze -- Einführung in Konvolutionsnetze -- MNIST: Zweite Runde -- Konvolution -- Pooling -- Dropout -- Das Modell -- CIFAR10 -- Laden des CIFAR10-Datensatzes -- Einfache CIFAR10-Modelle -- Zusammenfassung -- Kapitel 5: Text I: Arbeiten mit Text und Sequenzen, Visualisierung mit TensorBoard -- Warum Sequenzdaten so wichtig sind -- Einführung in rekurrente neuronale Netze -- Einfache Implementierung eines RNN -- In TensorFlow eingebaute Funktionen für RNNs -- RNNs für Textsequenzen -- Textsequenzen -- Überwachte Worteinbettungen -- LSTM und die Verwendung von Sequenzlängen -- Anlernen von Einbettungen und des LSTM-Klassifikators -- Zusammenfassung -- Kapitel 6: Text II: Wortvektoren, fortgeschrittene RNNs und Visualisierung von Einbettungen -- Einführung in die Worteinbettung -- Word2vec -- Skip-Gramme -- Einbettungen in TensorFlow -- Die Verlustfunktion für Noise-Contrastive Estimation (NCE) -- Abfall der Lernrate , Anlernen und Visualieren mit TensorBoard -- Einblick in unsere Einbettungen -- Angelernte Einbettungen und fortgeschrittene RNNs -- Angelernte Worteinbettungen -- Bidirektionale RNNs und GRU-Zellen -- Zusammenfassung -- Kapitel 7: Abstraktionen und Vereinfachungen in TensorFlow -- Überblick über das Kapitel -- Verfügbare Bibliotheken -- contrib.learn -- Lineare Regression -- DNN-Klassifikator -- FeatureColumn -- Mit contrib.learn ein CNN selbst erstellen -- TFLearn -- Installation -- CNN -- RNN -- Keras -- Angelernte Modelle mit TF-Slim -- Zusammenfassung -- Kapitel 8: Warteschlangen, Threads und das Einlesen von Daten -- Die Eingabepipeline -- TFRecords -- Das Schreiben mit TFRecordWriter -- Warteschlangen -- Einstellen und Entnehmen -- Multithreading -- Koordinator und Warteschlangensteuerung -- Eine vollständige parallele Eingabepipeline -- tf.train.string_input_producer() und tf.TFRecordReader() -- tf.train.shuffle_batch() -- tf.train.start_queue_runners() und der Abschluss -- Zusammenfassung -- Kapitel 9: TensorFlow und verteiltes Rechnen -- Verteiltes Rechnen -- Wo findet Parallelisierung statt? -- Was ist das Ziel von Parallelisierung? -- TensorFlow-Elemente -- tf.app.flags -- Cluster und Server -- Replikation von Berechnungsgraphen über mehrere Prozessoren -- Überwachte Sessions -- Die Prozessorzuteilung -- Beispiel mit verteiltem Rechnen -- Zusammenfassung -- Kapitel 10: Modelle mit TensorFlow exportieren und via Server bereitstellen -- Unser Modell speichern und exportieren -- Geladene Gewichte zuweisen -- Die Klasse Saver -- Einführung in TensorFlow Serving -- Überblick -- Installation -- Bauen und exportieren -- Zusammenfassung -- Anhang: Tipps zur Erstellung von Modellen und Verwendung von TensorFlow Serving -- Index -- Über die Autoren -- Kolophon
    Weitere Ausg.: Print version: Hope, Tom Einführung in TensorFlow Heidelberg : o'Reilly,c2018 ISBN 9783960090748
    Schlagwort(e): Electronic books.
    URL: https://ebookcentral.proquest.com/lib/th-brandenburg/detail.action?docID=6017110
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    TH Brandenburg
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    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen. (2018)
    Heidelberg :O'Reilly Verlag,
    Details
    UID:
    edoccha_9960776940102883
    ISBN: 9783960101802
    Serie: Animals
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960090748
    Sprache: Deutsch
    URL: Volltext
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    Online Zugang
    Charité
  • 7
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (2018)
    Paderborn :O'Reilly,
    Details
    UID:
    edocfu_9961554321902883
    Umfang: 1 online resource (238 pages)
    Ausgabe: 1. Auflage.
    ISBN: 1-4920-6790-3 , 3-96010-180-5
    Serie: Animals
    Inhalt: Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow.Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen.
    Anmerkung: Authorized German translation of the English edition: Learning TensorFlow : a guide to building deep learning systems, by O'Reilly Media, ©2017. Cf. Title page verso. , Intro -- Inhalt -- Vorwort -- Kapitel 1: Einleitung -- Einstieg in Deep Learning -- TensorFlow für KI-Systeme verwenden -- TensorFlow: Was verbirgt sich hinter dem Namen? -- Allgemeiner Überblick -- Zusammenfassung -- Kapitel 2: Erste Schritte mit TensorFlow -- TensorFlow installieren -- Hallo Welt -- MNIST -- Softmax-Regression -- Zusammenfassung -- Kapitel 3: Die Grundlagen von TensorFlow -- Berechnungsgraphen -- Was ist ein Berechnungsgraph? -- Die Vorteile von Graphenberechnungen -- Graphen, Sessions und Ergebnisabfragen -- Einen Graphen erstellen -- Eine Session erstellen und ausführen -- Unseren Graphen aufbauen und verwalten -- Ergebnisabfragen -- Fließende Tensoren -- Knoten als Operationen, Kanten als Tensor-Objekte -- Datentypen -- Tensor-Objekte und ihre Gestalt -- Namen -- Variablen, Platzhalter und einfache Optimierung -- Variablen -- Platzhalter -- Optimierung -- Zusammenfassung -- Kapitel 4: Konvolutionsnetze -- Einführung in Konvolutionsnetze -- MNIST: Zweite Runde -- Konvolution -- Pooling -- Dropout -- Das Modell -- CIFAR10 -- Laden des CIFAR10-Datensatzes -- Einfache CIFAR10-Modelle -- Zusammenfassung -- Kapitel 5: Text I: Arbeiten mit Text und Sequenzen, Visualisierung mit TensorBoard -- Warum Sequenzdaten so wichtig sind -- Einführung in rekurrente neuronale Netze -- Einfache Implementierung eines RNN -- In TensorFlow eingebaute Funktionen für RNNs -- RNNs für Textsequenzen -- Textsequenzen -- Überwachte Worteinbettungen -- LSTM und die Verwendung von Sequenzlängen -- Anlernen von Einbettungen und des LSTM-Klassifikators -- Zusammenfassung -- Kapitel 6: Text II: Wortvektoren, fortgeschrittene RNNs und Visualisierung von Einbettungen -- Einführung in die Worteinbettung -- Word2vec -- Skip-Gramme -- Einbettungen in TensorFlow -- Die Verlustfunktion für Noise-Contrastive Estimation (NCE) -- Abfall der Lernrate. , Anlernen und Visualieren mit TensorBoard -- Einblick in unsere Einbettungen -- Angelernte Einbettungen und fortgeschrittene RNNs -- Angelernte Worteinbettungen -- Bidirektionale RNNs und GRU-Zellen -- Zusammenfassung -- Kapitel 7: Abstraktionen und Vereinfachungen in TensorFlow -- Überblick über das Kapitel -- Verfügbare Bibliotheken -- contrib.learn -- Lineare Regression -- DNN-Klassifikator -- FeatureColumn -- Mit contrib.learn ein CNN selbst erstellen -- TFLearn -- Installation -- CNN -- RNN -- Keras -- Angelernte Modelle mit TF-Slim -- Zusammenfassung -- Kapitel 8: Warteschlangen, Threads und das Einlesen von Daten -- Die Eingabepipeline -- TFRecords -- Das Schreiben mit TFRecordWriter -- Warteschlangen -- Einstellen und Entnehmen -- Multithreading -- Koordinator und Warteschlangensteuerung -- Eine vollständige parallele Eingabepipeline -- tf.train.string_input_producer() und tf.TFRecordReader() -- tf.train.shuffle_batch() -- tf.train.start_queue_runners() und der Abschluss -- Zusammenfassung -- Kapitel 9: TensorFlow und verteiltes Rechnen -- Verteiltes Rechnen -- Wo findet Parallelisierung statt? -- Was ist das Ziel von Parallelisierung? -- TensorFlow-Elemente -- tf.app.flags -- Cluster und Server -- Replikation von Berechnungsgraphen über mehrere Prozessoren -- Überwachte Sessions -- Die Prozessorzuteilung -- Beispiel mit verteiltem Rechnen -- Zusammenfassung -- Kapitel 10: Modelle mit TensorFlow exportieren und via Server bereitstellen -- Unser Modell speichern und exportieren -- Geladene Gewichte zuweisen -- Die Klasse Saver -- Einführung in TensorFlow Serving -- Überblick -- Installation -- Bauen und exportieren -- Zusammenfassung -- Anhang: Tipps zur Erstellung von Modellen und Verwendung von TensorFlow Serving -- Index -- Über die Autoren -- Kolophon.
    Weitere Ausg.: ISBN 3-96009-074-9
    Sprache: Deutsch
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    FU Berlin
  • 8
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    Online-Ressource
    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (2018)
    Heidelberg : O'Reilly | Heidelberg : dpunkt.verlag GmbH
    Details
    UID:
    gbv_1680054740
    Umfang: 1 Online-Ressource (XI, 224 Seiten) , Illustrationen, Diagramme
    Ausgabe: 1. Auflage
    ISBN: 9783960101802 , 9783960101819 , 9783960101826
    Serie: Animals
    Originaltitel: Learning TensorFlow
    Inhalt: Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow. Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen.
    Weitere Ausg.: ISBN 9783960090748
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Hope, Tom Einführung in TensorFlow Heidelberg : O'Reilly, 2018 ISBN 9783960090748
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    ST 302
    Schlagwort(e): TensorFlow ; TensorFlow ; Deep learning ; Künstliche Intelligenz
    URL: lizenzpflichtig
    URL: lizenzpflichtig
    URL: lizenzpflichtig
    URL: lizenzpflichtig
    URL: Cover
    Mehr zum Autor: Hope, Tom
    Mehr zum Autor: Rother, Kristian 1977-
    Mehr zum Autor: Lotze, Thomas
    Mehr zum Autor: Resheff, Yehezkel S.
    Mehr zum Autor: Lieder, Itay
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    UB Potsdam
  • 9
    Buch
    Buch
    Modularisierung mit Java 9 : Grundlagen und Techniken für langlebige Softwarearchitekturen (2018)
    Heidelberg : dpunkt.verlag
    Details
    UID:
    b3kat_BV044413876
    Umfang: xiv, 315 Seiten , Illustrationen, Diagramme , 24 cm x 16.5 cm
    Ausgabe: 1. Auflage
    ISBN: 9783864904776 , 3864904773
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe, ePub ISBN 978-3-96010-181-9
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe, Mobi ISBN 978-3-96010-182-6
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF ISBN 978-3-96010-180-2
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    ST 230
    RVK:
    ST 250
    Schlagwort(e): Java Standard Edition 9 ; Softwarearchitektur
    URL: Inhaltstext
    URL: Inhaltsverzeichnis
    Mehr zum Autor: Oelmann, Guido
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