Deep Learning mit Microsoft Azure - Dean, Danielle;Salvaris, Mathew;Tok, Wee Hyong
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Auf der Azure-Plattform stellt Ihnen Microsoft eine Vielzahl an KI-Werkzeugen zur Verfügung. Diese vorkonfigurierten Dienste sowie die APIs für unterschiedliche Anwendungszwecke erleichtern Ihnen die Umsetzung eigener Deep-Learning-Projekte und verhelfen Ihnen zu einem schnellen Start in die KI-Entwicklung. Dieser praxisorientierte Guide bietet Ihnen eine übersichtliche Einführung in neuronale Netze und Machine Learning - geschrieben von Microsoft-Autoren, die an der Entwicklung der Azure-KI-Werkzeuge beteiligt waren und sie genau kennen.
Aus dem Inhalt:
KI, Deep Learning, Machine…mehr

Produktbeschreibung
Auf der Azure-Plattform stellt Ihnen Microsoft eine Vielzahl an KI-Werkzeugen zur Verfügung. Diese vorkonfigurierten Dienste sowie die APIs für unterschiedliche Anwendungszwecke erleichtern Ihnen die Umsetzung eigener Deep-Learning-Projekte und verhelfen Ihnen zu einem schnellen Start in die KI-Entwicklung. Dieser praxisorientierte Guide bietet Ihnen eine übersichtliche Einführung in neuronale Netze und Machine Learning - geschrieben von Microsoft-Autoren, die an der Entwicklung der Azure-KI-Werkzeuge beteiligt waren und sie genau kennen.

Aus dem Inhalt:

KI, Deep Learning, Machine Learning: Eine EinführungDer Deep Learning Workflow: Daten vorbereiten, Modelle trainieren, Ergebnisse auswertenEinsatzgebiete und AnwendungsszenarienAzure AI: Microsofts KI-PlattformCognitive Service: Visuelle Bildanalyse, Spracherkennung, Spracheingabe, ÜbersetzungÜberblick über neuronale Netze, Aktivierungsfunktionen, KI-TechnikenConvolutional und Recurrent Neural NetworksKI-Architekturen und Best Practices
Autorenporträt
Salvaris, MathewDr. Mathew Salvaris ist Senior Data Scientist bei Microsoft im Azure CAT, wo er in einem Team aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren arbeitet, das auf der Cloud-KI-Plattform von Microsoft Machine-Learning- und KI-Lösungen für externe Unternehmen entwickelt.

Dean, DanielleDr. Danielle Dean ist Principal Data Science Lead bei Microsoft im Azure CAT, wo sie ein Team aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren leitet, das auf der Cloud-KI-Plattform von Microsoft zusammen mit externen Unternehmen Lösungen für künstliche Intelligenz entwickelt.

Tok, Wee HyongDr. Wee Hyong Tok ist Principal Data Science Manager bei Microsoft im Bereich Cloud und KI. Er leitet das Team "AI for Earth Engineering and Data Science" mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, die daran arbeiten, die Grenzen moderner Deep-Learning-Algorithmen und -Systeme zu erweitern. Sein Team arbeitet umfassend mit Deep-Learning-Frameworks, von TensorFlow über CNTK und Keras bis hin zu PyTorch.