Availability: Deep Learning mit Microsoft Azure | Technische Universität München

Deep Learning mit Microsoft Azure:

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Bibliographic Details
Main Authors:	Salvaris, Mathew (Author), Dean, Danielle (Author), Tok, Wee Hyong (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Bonn Rheinwerk 2019
Edition:	1. Auflage
Subjects:	Keras > Framework, Informatik Künstliche Intelligenz Softwareplattform Deep Learning Windows Azure Tensor Flow Keras Datenanalyse Predictive Analytics Cognitive Services Custom Vision Docker Visual Studio VS Code Azure-AI
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Physical Description:	261 Seiten Illustrationen, Diagramme 23 cm x 17.2 cm
ISBN:	9783836269933 3836269937

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adam_text	INHALT MATERIALIEN ZUM BUCH . 11 UEBER DIE AUTOREN . 13 VORWORT . 17 EINLEITUNG . 21 TEIL I IHR EINSTIEG IN DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ 1 EINFUEHRUNG IN DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ N 1.1 MICROSOFT UND KL . 29 1.2 MACHINE LEARNING . 32 1.3 DEEP LEARNING . 36 1.3.1 DER SIEGESZUG DES DEEP LEARNINGS . 39 1.3.2 ANWENDUNGSGEBIETE DES DEEP LEARNINGS . 42 1.4 ZUSAMMENFASSUNG. 46 2 UEBERBLICK UEBER DEEP LEARNING 47 2.1 ALLGEMEINE NETZWERKSTRUKTUREN . 48 2.1.1 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS . 48 2.1.2 RECURRENT NEURAL NETWORKS . 51 2.1.3 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS . 53 2.1.4 AUTOENCODER . 54 2.2 DER DEEP-LEARNING-WORKFLOW . 55 2.2.1 SUCHEN DER RELEVANTEN DATENSAETZE . 56 2.2.2 VORVERARBEITEN DER DATENSAETZE . 57 2.2.3 TRAINIEREN DES MODELLS . 57 2.2.4 VALIDIEREN UND OPTIMIEREN DES MODELLS . 58 2.2.5 BEREITSTELLEN DES MODELLS . 59 2.2.6 DEEP-LEARNING-FRAMEWORKS UND BERECHNUNGEN . 60 5 INHALT 2.2.7 STARTHILFE FUER DEEP-LEARNING-LERNEN PER TRANSFER UND ANPASSUNG AN FACHGEBIETE . 63 2.2.8 MODELLBIBLIOTHEK . 66 2.3 ZUSAMMENFASSUNG . 67 3 TRENDS IM DEEP LEARNING 6S 3.1 VARIATIONEN IN NETZWERKARCHITEKTUREN . 69 3.1.1 RESIDUAL NETWORKS UND VARIANTEN . 70 3.1.2 DENSENET . 70 3.1.3 KLEINE MODELLE, WENIGER PARAMETER . 70 3.1.4 KAPSELNETZWERKE . 71 3.1.5 OBJEKTERKENNUNG . 73 3.1.6 OBJEKTSEGMENTIERUNG . 75 3.1.7 WEITERENTWICKELTE NETZWERKE . 75 3.1.8 AUTOMATISIERTES MACHINE LEARNING . 76 3.2 HARDWARE . 78 3.2.1 SPEZIALISIERTEM HARDWARE . 78 3.2.2 HARDWARE AUF AZURE . 79 3.2.3 QUANTENCOMPUTING . 80 3.3 GRENZEN DES DEEP LEARNINGS . 81 3.3.1 VORSICHT VOR HYPES . 81 3.3.2 GRENZEN DER FAEHIGKEIT ZUR VERALLGEMEINERUNG . 82 3.3.3 RIESIGE DATENMENGEN FUER MODELLE UND BEZEICHNUNGEN . 83 3.3.4 REPRODUZIERBARE FORSCHUNG UND ZUGRUNDELIEGENDE THEORIE . 84 3.4 EIN BLICK IN DIE ZUKUNFT: WAS KOENNEN WIR VON DEEP LEARNING ERWARTEN? . 85 3.4.1 ETHISCHE UND RECHTLICHE FRAGEN . 86 3.5 ZUSAMMENFASSUNG . 88 6 INHALT TEIL II DIE AZURE KL-PLATTFORM UND IHR WERKZEUGKASTEN 4 MICROSOFT-KL-PLATTFORM 91 4.1 DIENSTE . 93 4.1.1 VORKONFIGURIERTE KL: COGNITIVE SERVICES . 93 4.1.2 GESPRAECHS-KL: BOT FRAMEWORK . 95 4.1.3 BENUTZERDEFINIERTE KL: AZURE MACHINE LEARNING SERVICES . 95 4.1.4 BENUTZERDEFINIERTE KL: BATCH AI . 96 4.2 INFRASTRUKTUR . 97 4.2.1 DATA SCIENCE VIRTUAL MACHINE . 97 4.2.2 SPARK . 99 4.2.3 HOSTEN VON CONTAINERN . 100 4.2.4 DATENSPEICHERUNG . 101 4.3 TOOLS . 102 4.3.1 AZURE MACHINE LEARNING STUDIO . 102 4.3.2 INTEGRIERTE ENTWICKLUNGSUMGEBUNGEN . 103 4.3.3 DEEP-LEARNING-FRAMEWORKS . 104 4.4 GESAMTE AZURE-PLATTFORM . 104 4.5 ERSTE SCHRITTE MIT DER DEEP LEARNING VIRTUAL MACHINE . 105 4.5.1 AUSFUEHREN DES NOTEBOOK-SERVERS . 107 4.6 ZUSAMMENFASSUNG . 107 5 COGNITIVE SERVICES UND CUSTOM VISION 109 5.1 VORKONFIGURIERTE KL: ANLASS UND VORGEHENSWEISE. 109 5.2 COGNITIVE SERVICES NUTZEN . 111 5.3 VERFUEGBARE ARTEN VON COGNITIVE SERVICES . 114 5.3.1 MASCHINELLES SEHEN-APIS . 114 5.4 ERSTE SCHRITTE MIT COGNITIVE SERVICES . 121 5.5 CUSTOM VISION . 127 5.5.1 HALLO WELT! FUER CUSTOM VISION . 128 5.5.2 EXPORTIEREN VON CUSTOM VISION-MODELLEN . 133 5.6 ZUSAMMENFASSUNG . 134 7 INHALT TEIL III KL-NETZWERKE IN DER PRAXIS 6 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS 139 6.1 DIE FALTUNG IN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS . 140 6.1.1 FALTUNGSSCHICHT . 141 6.1.2 POOLING-SCHICHT . 142 6.1.3 AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN . 143 6.2 CNN-ARCHITEKTUR . 146 6.3 TRAINIEREN EINES KLASSIFIZIERUNGS-CNN . 146 6.4 GRUENDE FUER DIE VERWENDUNG VON CNNS . 148 6.5 TRAINIEREN EINES CNN MIT CIFAR-10. 149 6.6 TRAINING EINES TIEFEN CNN AUF EINER GPU . 154 6.6.1 MODELL 1 . 154 6.6.2 MODELL 2 . 155 6.6.3 MODELL 3 . 157 6.6.4 MODELL 4 . 159 6.7 TRANSFERLERNEN . 161 6.8 ZUSAMMENFASSUNG . 162 7 RECURRENT NEURAL NETWORKS 163 7.1 RNN-ARCHITEKTUREN . 166 7.2 TRAINIEREN VON RNNS . 169 7.3 GATED RNNS . 170 7.4 SEQUENZ-ZU-SEQUENZ-MODELLE UND AUFMERKSAMKEITSMECHANISMUS. 172 7.5 RNN-BEISPIELE . 174 7.5.1 BEISPIEL 1: STIMMUNGSANALYSE . 175 7.5.2 BEISPIEL 2: BILDKLASSIFIZIERUNG . 175 7.5.3 BEISPIEL 3: ZEITREIHE . 178 7.6 ZUSAMMENFASSUNG . 181 8 INHALT 8 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS 183 8.1 WAS SIND GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS? . 183 8.2 CYCLE-CONSISTENT ADVERSARIAL NETWORKS . 188 8.3 DER CYCLEGAN-CODE . 190 8.4 NETZWERKARCHITEKTUR FUER DEN GENERATOR UND DEN DISKRIMINATOR . 193 8.5 DEFINIEREN DER CYCLEGAN-KLASSE . 197 8.6 VERLUST DURCH UNTERSCHIEDE UND ZYKLUSVERLUST. 198 8.7 ERGEBNISSE . 199 8.8 ZUSAMMENFASSUNG . 199 TEIL IV KL-ARCHITEKTUREN UND BEST PRACTICES 9 TRAINIEREN VON KL-MODELLEN 203 9.1 TRAININGSOPTIONEN . 203 9.1.1 VERTEILTES TRAINING . 204 9.1.2 DEEP LEARNING VIRTUAL MACHINE . 205 9.1.3 BATCH SHIPYARD . 206 9.1.4 BATCH AI . 207 9.1.5 DEEP LEARNING WORKSPACE . 208 9.2 BEISPIELE ZUR VERANSCHAULICHUNG . 209 9.2.1 TRAINIEREN EINES DNN IN BATCH SHIPYARD . 209 9.2.2 AZURE MACHINE LEARNING SERVICES . 225 9.2.3 WEITERE OPTIONEN FUER DAS KL-TRAINING AUF AZURE . 226 9.3 ZUSAMMENFASSUNG . 227 10 OPERATIONALISIEREN VON KL-MODELLEN 22S 10.1 PLATTFORMEN FUER DIE OPERATIONALISIERUNG . 229 10.1.1 DLVM . 230 10.1.2 AZURE CONTAINER INSTANCES . 231 9 INHALT 10.1.3 AZURE-WEB-APPS . 232 10.1.4 AZURE KUBERNETES SERVICES . 232 10.1.5 AZURE SERVICE FABRIC . 235 10.1.6 BATCH AI . 235 10.1.7 AZURE DISTRIBUTED DATA ENGINEERING TOOLKIT (AZTK) . 237 10.1.8 HDINSIGHT UND DATABRICKS . 238 10.1.9 SQLSERVER . 239 10.2 UEBERSICHT UEBER DIE OPERATIONALISIERUNG . 239 10.3 AZURE MACHINE LEARNING SERVICES . 242 10.4 ZUSAMMENFASSUNG . 242 ANMERKUNGEN . 245 INDEX . 257 10
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