Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania

(0)

Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania

Name: Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania
Brand: Helion
SKU: 9788328372832
Price: 55.71 PLN
Availability: InStock

Dostępność: Mało

55.71

szt.

Zamówienie telefoniczne: 576019971 Zostaw telefon

Wysyłka w ciągu: 24 godziny

Cena przesyłki:

15.99

Techniki uczenia głębokiego rozwijają się w imponującym tempie, a sieci neuronowe znajdują zastosowanie w przeróżnych branżach. Coraz częściej komputer wykonuje zadania, które do niedawna były zarezerwowane dla człowieka. Dobrym przykładem jest tworzenie dzieł sztuki: ostatnie postępy w dziedzinie modelowania generatywnego sprawiają, że maszyny tworzą oryginalne obrazy w określonym stylu, piszą spójne akapity tekstu, komponują przyjemną w odbiorze muzykę i generują prawdopodobne scenariusze zdarzeń. Ta "generatywna rewolucja" już się zaczęła, a jej efekty przekraczają najśmielsze wyobrażenia.
Ta książka jest praktycznym przewodnikiem przeznaczonym dla inżynierów uczenia maszynowego i analityków danych. W jasny i przystępny sposób omówiono w niej zasadnicze zagadnienia teorii modelowania generatywnego, a następnie zaprezentowano techniki stosowane do budowy modeli generatywnych, włącznie z ogólnym opisem uczenia głębokiego, wariacyjnych autoenkoderów i generatywnych sieci antagonistycznych (GAN). Na tej podstawie - z wykorzystaniem biblioteki Keras - pokazano wewnętrzne funkcjonowanie każdej z tych technik, łącznie z najbardziej nowatorskimi architekturami. Opisano krok po kroku sposoby rozwiązywania takich twórczych zadań jak malowanie, pisanie i komponowanie muzyki, a także zastosowania modelowania generatywnego do optymalizacji strategii grania w gry (modele World).

Parametry:

Wysokość:

237 mm

Szerokość:

168 mm

Długość:

14 mm

Wydawnictwo:

Helion

Autor:

David Foster

Rok wydania: