Deep Learning illustriert. Jon Krohn

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3Maschinenkunst

       3.1Eine feuchtfröhliche Nacht

       3.2Berechnungen auf nachgemachten menschlichen Gesichtern

       3.3Stiltransfer: Fotos in einen Monet verwandeln (und umgekehrt)

       3.4Machen Sie Ihre eigenen Skizzen fotorealistisch

       3.5Fotorealistische Bilder aus Text erzeugen

       3.6Bildverarbeitung mittels Deep Learning

       3.7Zusammenfassung

       4Spielende Maschinen

       4.1Deep Learning, KI und andere Monster

       4.1.1Künstliche Intelligenz

       4.1.2Machine Learning

       4.1.3Representation Learning

       4.1.4Künstliche neuronale Netze

       4.1.5Deep Learning

       4.1.6Maschinelles Sehen

       4.1.7Natural Language Processing

       4.2Drei Arten von Machine-Learning-Problemen

       4.2.1Supervised Learning

       4.2.2Unsupervised Learning

       4.2.3Reinforcement Learning

       4.3Deep Reinforcement Learning

       4.4Videospiele

       4.5Brettspiele

       4.5.1AlphaGo

       4.5.2AlphaGo Zero

       4.5.3AlphaZero

       4.6Manipulation von Objekten

       4.7Populäre Umgebungen für das Deep-Reinforcement-Learning

       4.7.1OpenAI Gym

       4.7.2DeepMind Lab

       4.7.3UnityML-Agents

       4.8Drei Arten von KI

       4.8.1Artificial Narrow Intelligence

       4.8.2Artificial General Intelligence

       4.8.3Artificial Super Intelligence

       4.8.4Zusammenfassung

       Teil IIDie nötige Theorie

       5Der (Code-)Karren vor dem (Theorie-)Pferd

       5.1Voraussetzungen

       5.2Installation

       5.3Ein flaches Netzwerk in Keras

       5.3.1Der MNIST-Datensatz handgeschriebener Ziffern

       5.3.2Ein schematisches Diagramm des Netzwerks

       5.3.3Die Daten laden

       5.3.4Die Daten umformatieren

       5.3.5Die Architektur eines neuronalen Netzes entwerfen

       5.3.6Trainieren eines Deep-Learning-Modells

       5.4Zusammenfassung

       6Künstliche Neuronen, die Hotdogs erkennen

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