Hochschule für Gestaltung - Bibliothek

Titel

[000053014]

Foster, David: Generatives Deep Learning : Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen / David Foster ; deutsche Übersetzung von Marcus Fraaß und Konstantin Mack. - 1. Auflage. - Heidelberg : O'Reilly, 2020. - XVI, 292 Seiten : Illustrationen, Diagramme ; 24 cm x 16.5 cm ISBN 978-3-96009-128-8 Broschur: circa EUR 39.90 (DE), circa EUR 41.10 (AT) - ISBN 3-96009-128-1 Broschur

NBN-Nr.: 19,N47

Generative Gestaltung ; Python / Software ; Mensch-Maschine-Kommunikation ; Künstliche Intelligenz

Das Buch führt zunächst einen zentralen Begriff ein: Das generative Deep-Learning-Modell, welches anhand eines Beispiels - Bilderzeugung eines neuen Pferdes aus den Trainingsdaten verschiedener Pferde - dargestellt wird und abgesetzt vom diskriminativen Modell, z.B. Filtern von Van-Gogh-Gemälden aus einem grossen Datensatz von Gemälden. Anhand von einfachen Beispielen, die detailliert bis auf die mathematische Formelebene beschrieben sind, zeigt der Autor, welchen entscheidenden Beitrag die Wahrscheinlichkeitsrechnung bei der Erzeugung von Bildern liefert. In Kapitel 2 wird der Leser, der noch kein Deep-Learning-Experte ist, vorbereitet auf den Einsatz tiefer Modelle auf Basis tiefer neuronaler Netzwerke. Deep-Learning-Kenntnisse werden beim Leser nicht vorausgesetzt, aber der Autor empfiehlt F. Chollet. Ab Kapitel 3 beschreibt der Autor, wie maschinelles Malen, Schreiben, Spiele erzeugen und Komponieren realisiert werden kann. Er berichtet über die immensen Fortschritte im Bereich kreativer Anwendung der künstlichen Intelligenz und liefert einen Ausblick auf deren zunehmende Bedeutung. (3)

Ex.: 40/70/77

Titel

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Foster, David: Generatives Deep Learning : Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen / David Foster ; deutsche Übersetzung von Marcus Fraaß und Konstantin Mack. - 1. Auflage. - Heidelberg : O'Reilly, 2020. - XVI, 292 Seiten : Illustrationen, Diagramme ; 24 cm x 16.5 cm ISBN 978-3-96009-128-8 Broschur: circa EUR 39.90 (DE), circa EUR 41.10 (AT) - ISBN 3-96009-128-1 Broschur
NBN-Nr.: 19,N47
Generative Gestaltung ; Python / Software ; Mensch-Maschine-Kommunikation ; Künstliche Intelligenz
Das Buch führt zunächst einen zentralen Begriff ein: Das generative Deep-Learning-Modell, welches anhand eines Beispiels - Bilderzeugung eines neuen Pferdes aus den Trainingsdaten verschiedener Pferde - dargestellt wird und abgesetzt vom diskriminativen Modell, z.B. Filtern von Van-Gogh-Gemälden aus einem grossen Datensatz von Gemälden. Anhand von einfachen Beispielen, die detailliert bis auf die mathematische Formelebene beschrieben sind, zeigt der Autor, welchen entscheidenden Beitrag die Wahrscheinlichkeitsrechnung bei der Erzeugung von Bildern liefert. In Kapitel 2 wird der Leser, der noch kein Deep-Learning-Experte ist, vorbereitet auf den Einsatz tiefer Modelle auf Basis tiefer neuronaler Netzwerke. Deep-Learning-Kenntnisse werden beim Leser nicht vorausgesetzt, aber der Autor empfiehlt F. Chollet. Ab Kapitel 3 beschreibt der Autor, wie maschinelles Malen, Schreiben, Spiele erzeugen und Komponieren realisiert werden kann. Er berichtet über die immensen Fortschritte im Bereich kreativer Anwendung der künstlichen Intelligenz und liefert einen Ausblick auf deren zunehmende Bedeutung. (3)

Ex.: 40/70/77

Liste der Exemplare

Signatur Beschreibung Standort Barcode Status Fällig am Vormerkungen Notiz

40/70/77

051665 Ausgeliehen 30.09.2024