Generative Adversarial Networks with Industrial Use Cases: Aprendiendo a Construir Aplicaciones GAN para Retail, Sanidad, Telecomunicaciones, Medios de Comunicación, Educación, a

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Título original:

Generative Adversarial Networks with Industrial Use Cases: Learning How to Build GAN Applications for Retail, Healthcare, Telecom, Media, Education, a

Contenido del libro:

Mejor libro sobre GAN

Características principales

⬤ Comprender el panorama del aprendizaje profundo y la relevancia de GAN.

⬤ Aprender los fundamentos de GAN.

⬤ Aprender a construir GAN desde cero.

⬤  Comprender las matemáticas y las limitaciones de GAN.

⬤  Comprender las aplicaciones de GAN para Retail, Healthcare, Telecom, Media y EduTech.

⬤ Comprender los documentos importantes de GAN como pix2pixGAN, styleGAN, cycleGAN, DCGAN.

⬤ Aprender a construir código GAN para aplicaciones industriales.

⬤ Comprender la diferencia entre las variedades de GAN.

Descripción

Este libro pretende simplificar GAN para todo el mundo. Este libro es muy importante para ingenieros de aprendizaje automático, investigadores, estudiantes, profesores y profesionales. Las universidades y los instructores de cursos en línea encontrarán este libro muy interesante para enseñar aprendizaje profundo avanzado, especialmente Redes Adversariales Generativas (GAN). Los profesionales de la industria, programadores y científicos de datos pueden aprender GAN desde cero. Pueden aprender a crear códigos GAN para aplicaciones industriales en los sectores de la salud, el comercio minorista, la tecnología de recursos humanos, la tecnología educativa, las telecomunicaciones, los medios de comunicación y el entretenimiento. Se discuten e ilustran las matemáticas de GAN. La divergencia KL y otras partes de GAN se ilustran y discuten matemáticamente. Este libro enseña cómo construir códigos para pix2pix GAN, DCGAN, CGAN, styleGAN, cycleGAN, y muchos otros GAN. Los investigadores en aprendizaje automático y aprendizaje profundo aprenderán GAN en el menor tiempo posible con la ayuda de este libro.

Qué aprenderá

⬤  Los investigadores de aprendizaje automático se sentirían cómodos en la construcción de códigos avanzados de aprendizaje profundo para aplicaciones industriales.

⬤  Los científicos de datos comenzarían a resolver problemas muy complejos en el aprendizaje profundo.

⬤  Los estudiantes estarían listos para unirse a una industria con estas habilidades.

⬤  Los ingenieros y científicos de datos medios podrían desarrollar códigos GAN complejos para resolver los problemas más difíciles en visión por ordenador.

A quién va dirigido este libro

Este libro es perfecto para ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos, ingenieros de datos, profesionales de aprendizaje profundo e investigadores de visión por computadora. Este libro también es muy útil para profesionales de la imagen médica, profesionales de vehículos autónomos, profesionales de la moda al por menor, medios de comunicación y profesionales del entretenimiento, edutech y profesionales HRtech. Profesores y estudiantes que trabajan en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computador y aplicaciones industriales encontrarán este libro extremadamente útil.

Índice

1. Fundamentos de GAN.

2. 2. Aplicaciones de GAN.

3. Problemas con GAN.

4. Tipos famosos de GANs.

5. Sobre el Autor

Navin K Manaswi ha estado desarrollando soluciones/productos de IA para HRTech, Retail, ITSM, Healthcare, Telecom, Insurance, Digital Marketing y Supply Chain mientras trabajaba para empresas de consultoría en Malasia, Singapur y Dubai. Es un emprendedor en serie en el ámbito de la inteligencia artificial y la realidad aumentada. Ha creado soluciones de inteligencia de vídeo, inteligencia de documentos y chatbots similares a los humanos. Es profesor invitado en el IIT Kharagpur para el curso de IA y autor del famoso libro sobre aprendizaje profundo. Es oficialmente desarrollador experto de Google en aprendizaje automático. Ha estado organizando y tutelando hackathons de IA y campamentos de entrenamiento en eventos de Google y eventos universitarios. Su startup WoWExp ha estado construyendo productos impresionantes en AI y AR espacio.

Enlaces de su blog: www.navinmanaswi.com.

Su perfil de LinkedIn: https: //www.linkedin.com/in/navin-manaswi-1a708b8/.