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Hands On Computer Vision With Opencv 4 Keras And Tensorflow 2

Hands On Computer Vision with OpenCV 4  Keras  and TensorFlow 2 PDF

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Author: Rajeev Ratan
Publisher:
ISBN:
Size: 56.17 MB
Format: PDF, Docs
Category :
Languages : en
Pages :
View: 2804


Build your own computer vision deep learning classifiers About This Video Gain a solid understanding of core computer vision concepts using OpenCV, and utilize deep learning to create advanced computer vision models Learn quickly without being bogged down by complex mathematical theory Use the latest libraries including the latest version of OpenCV 4, Keras, and TensorFlow 2.0-all running on Python 3.8 In Detail Do you want to understand how computers see images and videos? Using artificial intelligence, we can enable computers and smart devices to interpret what is in an image (computer vision). This can provide massive benefits when it comes to automating tasks for which images are vital, such as examining medical images or enabling self-driving cars to see. Already, these applications are creating a massive industry around computer vision-one that is set to grow rapidly, with some sources predicting that it will be worth over $43 billion by 2023. This course provides you with a perfect foundation from which to understand computer vision and supports your professional development in this fast-growing arena. We first learn the basic concepts and explore these using OpenCV4, the most popular open-source computer vision library. Next, we explore using Machine Learning in computer vision, including the use of deep learning (using TensorFlow 2.0 and Keras) to implement advanced image classifiers. This course is designed to help data scientists, and those who already have some familiarity with ML and DL (and experience with Python, Keras, and TensorFlow), to gain a solid understanding of OpenCV and train their own computer vision deep learning models.

Deep Learning Illustriert

Deep Learning illustriert PDF

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Author: Jon Krohn
Publisher: dpunkt.verlag
ISBN: 3960887515
Size: 19.16 MB
Format: PDF, ePub, Docs
Category : Computers
Languages : de
Pages : 472
View: 3581


Deep Learning begreifen und einsetzen Deep Learning verändert unseren Alltag. Dieser Ansatz für maschinelles Lernen erzielt bahnbrechende Ergebnisse in einigen der bekanntesten Anwendungen von heute, in Unternehmen von Google bis Tesla, Facebook bis Apple. Tausende von technischen Fachkräften und Studenten wollen seine Möglichkeiten einsetzen, aber frühere Bücher über Deep Learning waren oft nicht intuitiv, unzugänglich und trocken. John Krohn, Grant Beylefeld und Aglaé Bassens bieten Ihnen eine einzigartige visuelle, intuitive und verständliche Einführung in Techniken und Anwendungen von Deep Learning. Mit den farbenfrohen Illustrationen und eingängigen Erläuterungen von "Deep Learning illustriert" gelingt Ihnen ein einfacher Zugang zum Aufbau von Deep-Learning-Modellen, und bringt ihnen beim Lernen mehr Spaß. Der erste Teil des Buches erklärt, was Deep Learning ist, warum es so allgegenwärtig geworden ist und wie es mit Konzepten und Terminologien wie künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder künstlichen neuronalen Netzen interagiert. Dabei verwenden die Autoren leicht verständliche Analogien, lebendige Grafiken und viele Beispiele. Auf dieser Grundlage präsentieren die Autoren eine praktische Referenz und ein Tutorial zur Anwendung eines breiten Spektrums bewährter Techniken des Deep Learning. Die wesentliche Theorie wird mit so wenig Mathematik wie möglich behandelt und mit praktischem Python-Code beleuchtet. Praktische Beispiele zum Ausprobieren, die kostenfrei online verfügbar sind (Jupyter-Notebooks), machen Ihnen die Theorie begreiflich. So erlangen Sie ein pragmatisches Verständnis aller wichtigen Deep-Learning-Ansätze und ihrer Anwendungen: Machine Vision, Natural Language Processing, Bilderzeugung und Spielalgorithmen. Um Ihnen zu helfen, mehr in kürzerer Zeit zu erreichen, stellen die Autoren mehrere der heute am weitesten verbreiteten und innovativsten Deep-Learning-Bibliotheken vor, darunter: - TensorFlow und seine High-Level-API, Keras - PyTorch - High-Level-Coach, eine TensorFlow-API, die die Komplexität, die typischerweise mit der Entwicklung von Deep Reinforcement Learning-Algorithmen verbunden ist, abstrahiert.

Hands On Computer Vision With Tensorflow 2

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Author: Benjamin Planche
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1788839269
Size: 52.20 MB
Format: PDF, Mobi
Category : Computers
Languages : en
Pages : 372
View: 603


A practical guide to building high performance systems for object detection, segmentation, video processing, smartphone applications, and more. Key Features Discover how to build, train, and serve your own deep neural networks with TensorFlow 2 and Keras Apply modern solutions to a wide range of applications such as object detection and video analysis Learn how to run your models on mobile devices and webpages and improve their performance Book Description Computer vision solutions are becoming increasingly common, making their way in fields such as health, automobile, social media, and robotics. This book will help you explore TensorFlow 2, the brand new version of Google's open source framework for machine learning. You will understand how to benefit from using convolutional neural networks (CNNs) for visual tasks. Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2 starts with the fundamentals of computer vision and deep learning, teaching you how to build a neural network from scratch. You will discover the features that have made TensorFlow the most widely used AI library, along with its intuitive Keras interface, and move on to building, training, and deploying CNNs efficiently. Complete with concrete code examples, the book demonstrates how to classify images with modern solutions, such as Inception and ResNet, and extract specific content using You Only Look Once (YOLO), Mask R-CNN, and U-Net. You will also build Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Auto-Encoders (VAEs) to create and edit images, and LSTMs to analyze videos. In the process, you will acquire advanced insights into transfer learning, data augmentation, domain adaptation, and mobile and web deployment, among other key concepts. By the end of the book, you will have both the theoretical understanding and practical skills to solve advanced computer vision problems with TensorFlow 2.0. What you will learn Create your own neural networks from scratch Classify images with modern architectures including Inception and ResNet Detect and segment objects in images with YOLO, Mask R-CNN, and U-Net Tackle problems in developing self-driving cars and facial emotion recognition systems Boost your application’s performance with transfer learning, GANs, and domain adaptation Use recurrent neural networks for video analysis Optimize and deploy your networks on mobile devices and in the browser Who this book is for If you’re new to deep learning and have some background in Python programming and image processing, like reading/writing image files and editing pixels, this book is for you. Even if you’re an expert curious about the new TensorFlow 2 features, you’ll find this book useful. While some theoretical explanations require knowledge in algebra and calculus, the book covers concrete examples for learners focused on practical applications such as visual recognition for self-driving cars and smartphone apps.

Neuronale Netze Selbst Programmieren

Neuronale Netze selbst programmieren PDF

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Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Size: 80.72 MB
Format: PDF, Mobi
Category : Computers
Languages : de
Pages : 232
View: 2685


Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Machine Learning F R Softwareentwickler

Machine Learning f  r Softwareentwickler PDF

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Author: Paolo Perrotta
Publisher: dpunkt.verlag
ISBN: 3969100267
Size: 61.97 MB
Format: PDF, ePub
Category : Computers
Languages : de
Pages : 396
View: 7037


Maschinelles Lernen programmieren lernen! Sie möchten sich mit dem maschinellen Lernen vertraut machen – aber wo beginnen? Selbst für Softwareentwickler*innen und Programmierer*innen ist der Einstieg manchmal nicht einfach. Es muss aber nicht so kompliziert sein: Starten Sie, indem Sie Zeile für Zeile Code schreiben, vom einfachen Machine-Learning- bis hin zum kompletten Deep-Learning-System. Schwierige Themen werden verständlich, wenn Sie sie in Teilprobleme zerlegen, sodass jeder Schritt leicht nachvollziehbar ist. Der Schwerpunkt des Buchs liegt auf den drei wichtigsten Aspekten des Machine Learning: auf überwachtem Lernen, neuronalen Netzen und Deep Learning. Indem Sie bei Null beginnen und den ganzen Weg bis zum Deep Learning gehen, werden Sie ganz allmählich mit der Materie vertraut. Weil Sie dazu den Python-Code selbst schreiben, ohne Bibliotheken, die das eigentliche Geschehen verschleiern, werden Sie besser verstehen, wie die Dinge funktionieren. Verstehen Sie Machine Learning, indem Sie es selbst programmieren!

Machine Learning Mit Python Das Praxis Handbuch Fur Data Science Predictive Analytics Und Deep Learning

MACHINE LEARNING MIT PYTHON DAS PRAXIS HANDBUCH FUR DATA SCIENCE  PREDICTIVE ANALYTICS UND DEEP LEARNING  PDF

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Author: SEBASTIAN RASCHKA.
Publisher:
ISBN: 9783958454231
Size: 47.99 MB
Format: PDF, Kindle
Category :
Languages : de
Pages :
View: 627



Raspberry Pi Kochbuch

Raspberry Pi Kochbuch PDF

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Author: Simon Monk
Publisher: O'Reilly
ISBN: 396010118X
Size: 62.34 MB
Format: PDF, ePub
Category : Business & Economics
Languages : de
Pages : 484
View: 4544


Das Raspberry-Pi-Universum wächst täglich. Ständig werden neue Erweiterungs-Boards und Software-Bibliotheken für den Single-Board-Computer entwickelt. Die zweite Ausgabe dieses beliebten Kochbuchs bietet mehr als 240 Hands-on-Rezepte für den Betrieb des kleinen Low-Cost-Computers mit Linux und für die Programmierung des Pi mit Python. Außerdem erläutert es die Anbindung von Sensoren, Motoren und anderer Hardware, einschließlich Arduino und das Internet der Dinge. Power-Maker und Autor Simon Monk vermittelt grundlegendes Know-how, das Ihnen hilft, auch neue Technologien und Entwicklungen zu verstehen und so mit dem Raspberry-Pi-Ökosystem mitzuwachsen. Dieses Kochbuch ist ideal für Programmierer und Bastler, die mit dem Pi bereits erste Erfahrungen gemacht haben. Alle Codebeispiele sind auf der Website zum Buch verfügbar. - Richten Sie Ihren Raspberry Pi ein und verbinden Sie ihn mit dem Netz. - Arbeiten Sie mit seinem Linux-basierten Betriebssystem Raspbian. - Lernen Sie, den Pi mit Python zu programmieren. - Verleihen Sie Ihrem Pi "Augen" für Anwendungen, die maschinelles Sehen erfordern. - Steuern Sie Hardware über den GPIO-Anschluss. - Verwenden Sie den Raspberry Pi, um unterschiedliche Motoren zu betreiben. - Arbeiten Sie mit Schaltern, Tastaturen und anderen digitalen Eingaben. - Verwenden Sie Sensoren zur Messung von Temperatur, Licht und Entfernung. - Realisieren Sie auf verschiedenen Wegen eine Verbindung zu IoT-Geräten. - Entwerfen Sie dynamische Projekte mit Raspberry Pi und dem Arduino.

Tensorflow F R Dummies

TensorFlow f  r Dummies PDF

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Author: Matthew Scarpino
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527818960
Size: 31.85 MB
Format: PDF, ePub
Category : Computers
Languages : de
Pages : 324
View: 1808


TensorFlow ist Googles herausragendes Werkzeug für das maschinelle Lernen, und dieses Buch macht es zugänglich, selbst wenn Sie bisher wenig über neuronale Netze und Deep Learning wissen. Sie erfahren, auf welchen Prinzipien TensorFlow basiert und wie Sie mit TensorFlow Anwendungen schreiben. Gleichzeitig lernen Sie die Konzepte des maschinellen Lernens kennen. Wenn Sie Softwareentwickler sind und TensorFlow in Zukunft einsetzen möchten, dann ist dieses Buch der richtige Einstieg für Sie. Greifen Sie auch zu, wenn Sie einfach mehr über das maschinelle Lernen erfahren wollen.

Python Kurz Gut

Python kurz   gut PDF

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Author: Mark Lutz
Publisher: O'Reilly Media
ISBN: 3955617726
Size: 20.43 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Computers
Languages : de
Pages : 280
View: 7335


Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python - kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python - kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; Anweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.

Einf Hrung In Machine Learning Mit Python

Einf  hrung in Machine Learning mit Python PDF

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Author: Andreas C. Müller
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101120
Size: 78.53 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
Category : Computers
Languages : de
Pages : 378
View: 6096


Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle für jeden, der mit Machine Learning in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing! Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research

Entwurfsmuster Von Kopf Bis Fu

Entwurfsmuster von Kopf bis Fu   PDF

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Author: Eric Freeman
Publisher: O'Reilly Media
ISBN: 3955619877
Size: 53.78 MB
Format: PDF, ePub, Docs
Category : Computers
Languages : de
Pages : 696
View: 3141


Jetzt aktuell zu Java 8: Dieses Buch ist ein moderner Klassiker zum Thema Entwurfsmuster. Mit dem einzigartigen Von Kopf bis Fuß-Lernkonzept gelingt es den Autoren, die anspruchsvolle Materie witzig, leicht verständlich und dennoch gründlich darzustellen. Jede Seite ist ein Kunstwerk für sich, mit vielen visuellen Überraschungen, originellen Comic-Zeichnungen, humorvollen Dialogen und geistreichen Selbstlernkontrollen. Spätestens, wenn es mal wieder heißt "Spitzen Sie Ihren Bleistift", wird dem Leser klar, dass bei diesem Buch sein Mitmachen gefragt ist. Das ist nicht nur unterhaltsam, sondern auch effektiv: Komplexe Sachverhalte lassen sich nach Erkenntnis der modernen Lernwissenschaft am gründlichsten über mehrere verschiedene Kanäle verstehen. Das Buch verspricht dem Leser daher nicht nur Spaß beim Lernen, er wird nach der Lektüre auch die Herausforderungen des Software-Designs meistern können.

Kubernetes In Action

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Author: Marko Lukša
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446458247
Size: 45.28 MB
Format: PDF
Category : Computers
Languages : de
Pages : 670
View: 7466


Mit Kubernetes große Container-Infrastrukturen ausfallsicher verwalten Nach einer Einführung in die typischen Problemstellungen, mit denen Softwareentwickler und Administratoren konfrontiert sind, und wie diese mit Kubernetes gelöst werden können, lernen Sie in einem ersten Beispielprojekt die praktische Umsetzung. Es wird gezeigt, wie eine einfache in einem Container laufende Web-Applikation über ein Kubernetes-Cluster verwaltet werden kann. Im zweiten Teil des Buches lernen Sie die zu Grunde liegenden Konzepte kennen, deren Verständnis unbedingt notwendig ist, um große Container-Cluster mit Kubernetes zu betreiben. Im letzten Teil wird die Funktionsweise von Kubernetes beschrieben und auf weiterführende Aspekte eingegangen. Hier wird außerdem das erworbene Wissen aus den ersten beiden Teilen zusammengeführt, damit Sie den vollen Nutzen aus der Kubernetes-Plattform ziehen können.

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