Beginning with Deep Learning Using TensorFlow
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Beginning with Deep Learning Using TensorFlow

A Beginners Guide to TensorFlow and Keras for Practicing Deep Learning Principles and Applications (English Edition)

Mohan Kumar Silaparasetty

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Beginning with Deep Learning Using TensorFlow

A Beginners Guide to TensorFlow and Keras for Practicing Deep Learning Principles and Applications (English Edition)

Mohan Kumar Silaparasetty

Detalles del libro
Índice
Citas

Información del libro

A Practicing Guide to TensorFlow and Deep Learning

Key Features
? Equipped with a necessary introduction to Deep Learning and AI.
? Includes demos and templates to give your projects a good start.
? Find more on the most important facets of AI, image, and speech recognition.

Description
This book begins with the configuration of an Anaconda development environment, essential for practicing the deep learning process. The basics of machine learning, which are needed for Deep Learning, are explained in this book.TensorFlow is the industry-standard library for Deep Learning, and thereby, it is covered extensively with both versions, 1.x and 2.x. As neural networks are the heart of Deep Learning, the book explains them in great detail and systematic fashion, beginning with a single neuron and progressing through deep multilayer neural networks. The emphasis of this book is on the practical application of key concepts rather than going in-depth with them.After establishing a firm basis in TensorFlow and Neural Networks, the book explains the concepts of image recognition using Convolutional Neural Networks (CNN), followed by speech recognition, and natural language processing (NLP). Additionally, this book discusses Transformers, the most recent advancement in NLP.

What you will learn
? Create machine learning models for classification and regression.
? Utilize TensorFlow 1.x to implement neural networks.
? Work with the Keras API and TensorFlow 2.
? Learn to design and train image categorization models.
? Construct translation and Q & A apps using transformer-based language models.

Who this book is for
This book is intended for those new to Deep Learning who want to learn about its principles and applications. Before you begin, you'll need to be familiar with Python.

Table of Contents
1. Introduction to Artificial Intelligence
2. Machine Learning
3. TensorFlow Programming
4. Neural Networks
5. TensorFlow 2
6. Image Recognition
7. Speech Recognition

Preguntas frecuentes

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Sí, puedes acceder a Beginning with Deep Learning Using TensorFlow de Mohan Kumar Silaparasetty en formato PDF o ePUB, así como a otros libros populares de Informatica y Visione artificiale e riconoscimento di schemi. Tenemos más de un millón de libros disponibles en nuestro catálogo para que explores.

Información

Año
2022
ISBN
9789355510471

Índice

  1. Cover Page
  2. Title Page
  3. Copyright Page
  4. Dedication Page
  5. About the Author
  6. About the Reviewer
  7. Acknowledgement
  8. Preface
  9. Errata
  10. Table of Contents
  11. 1. Introduction to Artificial Intelligence
  12. 2. Machine Learning
  13. 3. TensorFlow Programming
  14. 4. Neural Networks
  15. 5. TensorFlow 2
  16. 6. Image Recognition
  17. 7. Speech Recognition
  18. Index
Estilos de citas para Beginning with Deep Learning Using TensorFlow

APA 6 Citation

Silaparasetty, M. K. (2022). Beginning with Deep Learning Using TensorFlow ([edition unavailable]). BPB Publications. Retrieved from https://www.perlego.com/book/3448917 (Original work published 2022)

Chicago Citation

Silaparasetty, Mohan Kumar. (2022) 2022. Beginning with Deep Learning Using TensorFlow. [Edition unavailable]. BPB Publications. https://www.perlego.com/book/3448917.

Harvard Citation

Silaparasetty, M. K. (2022) Beginning with Deep Learning Using TensorFlow. [edition unavailable]. BPB Publications. Available at: https://www.perlego.com/book/3448917 (Accessed: 19 June 2024).

MLA 7 Citation

Silaparasetty, Mohan Kumar. Beginning with Deep Learning Using TensorFlow. [edition unavailable]. BPB Publications, 2022. Web. 19 June 2024.