Deep Learning mit Microsoft Azure

Salvaris, Mathew; Dean, Danielle; Tok, Wee Hyong

ISBN 10: 3836269937 ISBN 13: 9783836269933

Verlag: Rheinwerk Computing, 2019

Inhaltsangabe

Ihr Einstieg in die KI-Plattform von Microsoft

• Einstieg, Konzepte, Codebeispiele und Werkzeuge
• Überblick über neuronale Netze, Machine Learning, Deep Learning
• Cloud-Umgebungen für die Data Science- und Ki-Entwicklung

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 Einführung
• Der Deep Learning Workflow: Daten vorbereiten, Modelle trainieren, Ergebnisse auswerten
• Einsatzgebiete und Anwendungsszenarien
• Azure AI: Microsofts KI-Plattform
• Cognitive Service: Visuelle Bildanalyse, Spracherkennung, Spracheingabe, Übersetzung
• Überblick über neuronale Netze, Aktivierungsfunktionen, KI-Techniken
• Convolutional und Recurrent Neural Networks
• KI-Architekturen und Best Practices

Über diesen Titel

Über die Autorinnen und Autoren

Dr. 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.

Dr. 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.

Dr. 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.

Von der hinteren Coverseite

Ihr Einstieg in die professionelle KI-Entwicklung!

Bedienen Sie sich an Microsofts umfangreichen Werkzeugkasten und starten Sie schnell und einfach eigene KI-Projekte. Hier erfahren Sie, welche vorkonfigurierten und getesteten Hilfsmittel auf Sie warten.

Neuronale Netze und mehr

Neuronale Netze sind das theoretische Fundament der KI-Entwicklung. Verstehen Sie die Basis hinter Bild- und Spracherkennungswerkzeugen und lernen Sie kurz und übersichtlich, wie Deep-Learning-Prozesse funktionieren.

Flexibel und punktgenau

Stellen Sie Ihre Ergebnisse passend bereit und skalieren die Rechenleistung genau nach Ihren Anforderungen. Wie Sie die Azure-Infrastruktur ideal nutzen, Daten auswerten und die virtuellen Umgebungen nutzen, zeigt Ihnen diese Insider Guide.

Details zur Ausgabe

• Verlag: Rheinwerk Computing
• Erscheinungsdatum: 2019
• Sprache: Deutsch
• ISBN 10: 3836269937
• ISBN 13: 9783836269933
• Einband: Broschiert
• Auflage: 1
• Anzahl der Seiten: 261
• Kontakt zum Hersteller: Rheinwerk Verlag GmbH; service@rheinwerk-verlag.de; ; Rheinwerkallee 4; Bonn; 53229; Deutschland