Lassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt wie die innovativsten
Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational
Autoencoder (VAEs) funktionieren Für kreative Data Scientists und Programmierer die gerne mit
Code experimentieren Verwendet Python Keras und TensorFlow Generative Modelle haben sich zu
einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem
Deep Learning ist es inzwischen möglich einer Maschine das Malen Schreiben oder auch das
Komponieren von Musik beizubringen - kreative Fähigkeiten die bisher dem Menschen vorbehalten
waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten
generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs)
Variational Autoencoder (VAEs) Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt
zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise
jeder Methode bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die
zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden wie Ihre Modelle noch
effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt Entdecken Sie wie
Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können Erstellen Sie
praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN
zum Generieren von Musik Verwenden Sie rekurrente generative Modelle um Text zu erzeugen und
lernen Sie wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können Erfahren Sie
wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann Aufgaben im Rahmen des
Reinforcement Learning zu erfüllen Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT GPT-2)
und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen »Dieses Buch ist eine leicht
zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für generatives Modellieren. Wenn Sie ein
kreativer Praktiker sind der es liebt an Code zu basteln und Deep Learning für eigene
Aufgaben nutzen möchte dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.« - David Ha Research
Scientist bei Google Brain
