Alle Artikel mit dem Schlagwort: GAN

Einer neuer Rashid: GANs mit PyTorch (und ein E-Book-Deal)

Veröffentlicht von Corina Pahrmann

Zehntausende verkaufte Exemplare und Hunderte begeisterte Leserstimmen: Im Jahr 2017 überraschten wir uns selbst ein wenig mit unserem grandios erfolgreichen Fachbuch „Neuronale Netze selbst programmieren“. Nun liegt Tariq Rashids neues Buch „GANs mit PyTorch selbst programmieren“ vor. Eine unterhaltsame Reise durch die Welt der Künstlichen Intelligenz, ein Buch, das wirklich jedem und jeder zu einem Zugang zum Thema Neuronale Netze verhilft, von dem auch Laien profitieren: So stellte unser Lektorat das geplante Übersetzungsprojekt „Neuronale Netze selbst programmieren“ einst in der Verlagskonferenz vor. Soll ich ehrlich sein? Ich konnte es mir dennoch kaum vorstellen – nicht nur weil Lektor*innen naturgemäß immer zutiefst von ihren neuen Projekten überzeugt sind. Neuronale Netze, dachte ich, einer breiten, interessierten Öffentlichkeit nahebringen, puh. Das soll gelingen? GANs: „die coolste Idee“ Um es abzukürzen: Es gelang, und es gelingt noch immer. Nicht nur uns überzeugte Tariq Rahids gnadenlos anschaulicher, verständlicher Schreibstil und seine herausragende Fähigkeit, gerade die komplexen Inhalte dieses nicht gerade zugänglichen Fachgebiets für alle nachvollziehbar zu erklären. Umso mehr freuen wir uns, dass der britische Physiker und Machine-Learning-Experte mit einem …

Generatives Deep Learning: Das Buch für kreative Data Scientists & Programmierer

Veröffentlicht von Corina Pahrmann

Im Frühjahr erschien bei uns „Generatives Deep Learning: Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen“. Ein Buch für die schönen Künste – und ja, das Programmieren ist hier ausdrücklich mitgemeint. Zugegeben: eine Organistin wird aus mir nicht mehr – so wie einst Bach werde ich das eindrucksvolle Instrument niemals beherrschen. (Genauso wenig übrigens, wie ich irgendein anderes Instrument beherrsche.) Aber Komponieren, das könnte etwas werden. Vorausgesetzt, ich nutze Deep Learning-Modelle, die dann Präludien im Stil des großen Musikers erschaffen. Oder Picasso-like Leinwände gestalten. Oder: Sogar Texte für das oreillyblog schreiben? Wenn Maschinen schreiben, malen und komponieren David Foster, Data Scientist, Mathematiker und Autor unseres hier neu vorgestellten Buchs, hat sich diesen Herausforderungen gestellt – und sie auf sehr anschauliche und zugängliche Art und Weise beantwortet. In „Generatives Deep Learning“ vermittelt er zunächst die Grundtechniken des Deep Learning mit Keras und zeigt die eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. Danach erklärt Foster anhand zahlreicher Bilder (natürlich ist das Buch farbig!), wie sich diese für kreative Aufgaben wie …