with TensorFlow and Python. The book covers basic concepts, techniques and tools needed to develop AI-based mobile apps that are both powerful and easy to use. The book begins by exploring the concept of AI, its history, and how it has evolved over time. The author explains that AI has been around for decades, but recent advancements in machine learning have made it possible to train models that can perform tasks previously thought impossible. He then delves into the details of how to build and train models using TensorFlow and Keras, two popular open-source frameworks. The next section discusses the importance of data in AI development. The author emphasizes that data is essential for training AI models, and he provides tips on how to collect, store, preprocess, and analyze data. He also explains the different types of data, including structured, unstructured, and semi-structured data, and how to work with each type. The following chapter focuses on deploying models on mobile devices. The author explains how to use TensorFlow Lite and Core ML to deploy models on iOS and Android devices.

с TensorFlow и Python.В книге описаны основные концепции, методы и инструменты, необходимые для разработки мобильных приложений на основе ИИ, которые являются мощными и простыми в использовании. Книга начинается с изучения концепции ИИ, его истории и того, как он развивался с течением времени. Автор объясняет, что ИИ существует десятилетиями, но последние достижения в области машинного обучения позволили обучить модели, которые могут выполнять задачи, ранее считавшиеся невозможными. Затем он углубляется в детали того, как создавать и обучать модели, используя TensorFlow и Keras, два популярных фреймворка с открытым исходным кодом. В следующем разделе обсуждается важность данных в разработке ИИ. Автор подчеркивает, что данные необходимы для обучения моделей ИИ, и он дает советы о том, как собирать, хранить, предварительно обрабатывать и анализировать данные. Он также объясняет различные типы данных, включая структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные, а также способы работы с каждым типом. Следующая глава посвящена развертыванию моделей на мобильных устройствах. Автор объясняет, как использовать TensorFlow Lite и Core ML для развертывания моделей на устройствах под управлением iOS и Android.

avec TensorFlow et Python. livre décrit les concepts de base, les méthodes et les outils nécessaires pour développer des applications mobiles basées sur l'IA, puissantes et faciles à utiliser. livre commence par l'étude du concept de l'IA, de son histoire et de son évolution au fil du temps. L'auteur explique que l'IA existe depuis des décennies, mais que les progrès récents dans le domaine de l'apprentissage automatique ont permis de former des modèles qui peuvent accomplir des tâches précédemment considérées comme impossibles. Il explore ensuite les détails de la création et de la formation des modèles en utilisant TensorFlow et Keras, deux cadres open source populaires. La section suivante traite de l'importance des données dans le développement de l'IA. L'auteur souligne que les données sont nécessaires à l'apprentissage des modèles d'IA et donne des conseils sur la façon de collecter, de stocker, de pré-traiter et d'analyser les données. Il explique également les différents types de données, y compris les données structurées, non structurées et semi-structurées, ainsi que la façon dont vous travaillez avec chaque type. chapitre suivant est consacré au déploiement de modèles sur des appareils mobiles. L'auteur explique comment utiliser TensorFlow Lite et Core ML pour déployer des modèles sur des appareils iOS et Android.

con TensorFlow y Python.libro describe los conceptos básicos, métodos y herramientas necesarios para desarrollar aplicaciones móviles basadas en IA que son potentes y fáciles de usar. libro comienza estudiando el concepto de IA, su historia y cómo evolucionó con el paso del tiempo. autor explica que la IA existe desde hace décadas, pero los últimos avances en el aprendizaje automático han permitido enseñar modelos que pueden realizar tareas antes consideradas imposibles. A continuación, profundiza en los detalles de cómo crear y entrenar modelos utilizando TensorFlow y Keras, dos marcos populares de código abierto. En la siguiente sección se analiza la importancia de los datos en el desarrollo de la IA. autor hace hincapié en que los datos son necesarios para enseñar modelos de IA y da consejos sobre cómo recopilar, almacenar, pre-procesar y analizar los datos. También explica los diferentes tipos de datos, incluidos los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, así como las formas de trabajar con cada tipo. siguiente capítulo se centra en la implementación de modelos en dispositivos móviles. autor explica cómo utilizar TensorFlow Lite y Core ML para implementar modelos en dispositivos con iOS y Android.

com TensorFlow e Python.O livro descreve os principais conceitos, métodos e ferramentas necessários para desenvolver aplicações móveis baseadas em IA, que são poderosos e fáceis de usar. O livro começa por estudar o conceito de IA, sua história e como ele evoluiu ao longo do tempo. O autor explica que a IA existe há décadas, mas os avanços recentes na aprendizagem de máquinas permitiram ensinar modelos que podem realizar tarefas antes consideradas impossíveis. Em seguida, ele se aprofunda nos detalhes de como criar e treinar modelos usando o TensorFlow e o Keras, dois quadros de código aberto populares. A próxima seção aborda a importância dos dados no desenvolvimento da IA. O autor ressalta que os dados são necessários para a formação de modelos de IA, e ele dá dicas sobre como coletar, armazenar, pré-processar e analisar dados. Ele também explica os diferentes tipos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados e semi-estruturados, bem como as formas de lidar com cada tipo. O próximo capítulo é sobre a implantação de modelos em dispositivos móveis. O autor explica como usar TensorFlow Lite e Core ML para implantar modelos em dispositivos iOS e Android.

con TensorFlow e Python.Il libro descrive i concetti, le tecniche e gli strumenti essenziali per sviluppare applicazioni mobili basate sull'IA che sono potenti e facili da usare. Il libro inizia studiando il concetto di IA, la sua storia e come si è evoluto nel tempo. L'autore spiega che l'IA esiste da decenni, ma gli ultimi progressi nell'apprendimento automatico hanno permesso di insegnare modelli che possono svolgere attività che prima non erano possibili. Quindi approfondisce i dettagli di come creare e insegnare i modelli utilizzando il TensorFlow e il Keras, due cornici open source popolari. La sezione seguente affronta l'importanza dei dati nello sviluppo dell'IA. L'autore sottolinea che i dati sono necessari per l'apprendimento dei modelli di IA e fornisce suggerimenti su come raccogliere, memorizzare, predisporre e analizzare i dati. Spiega anche i diversi tipi di dati, tra cui i dati strutturati, non strutturati e semistrutturati e le modalità di gestione di ciascun tipo. Il capitolo seguente riguarda l'implementazione dei modelli su dispositivi mobili. L'autore spiega come utilizzare Lite e Core ML per implementare modelli su dispositivi e Android.

mit TensorFlow und Python.Das Buch beschreibt die grundlegenden Konzepte, Methoden und Werkzeuge für die Entwicklung von KI-basierten mobilen Anwendungen, die leistungsstark und einfach zu bedienen sind. Das Buch beginnt mit einer Untersuchung des Konzepts der KI, ihrer Geschichte und wie sie sich im Laufe der Zeit entwickelt hat. Der Autor erklärt, dass KI seit Jahrzehnten existiert, aber die jüngsten Fortschritte im Bereich des maschinellen rnens haben es ermöglicht, Modelle zu trainieren, die Aufgaben ausführen können, die bisher als unmöglich galten. Dann geht er ins Detail, wie man Modelle mit TensorFlow und Keras, zwei beliebten Open-Source-Frameworks, erstellt und trainiert. Im nächsten Abschnitt wird die Bedeutung von Daten in der KI-Entwicklung diskutiert. Der Autor betont, dass Daten notwendig sind, um KI-Modelle zu trainieren, und er gibt Tipps, wie Daten gesammelt, gespeichert, vorverarbeitet und analysiert werden können. Es erklärt auch die verschiedenen Arten von Daten, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, sowie die Art und Weise, wie mit jedem Typ gearbeitet wird. Das nächste Kapitel befasst sich mit der Bereitstellung von Modellen auf mobilen Geräten. Der Autor erklärt, wie e TensorFlow Lite und Core ML verwenden, um Modelle auf iOS- und Android-Geräten bereitzustellen.

z TensorFlow i Python. Książka opisuje podstawowe koncepcje, metody i narzędzia potrzebne do rozwoju aplikacji mobilnych opartych na sztucznej inteligencji, które są potężne i łatwe w użyciu. Książka zaczyna się od zbadania koncepcji sztucznej inteligencji, jej historii i tego, jak z czasem ewoluowała. AI jest w pobliżu od dziesięcioleci, wyjaśnia autor, ale ostatnie postępy w nauce maszyn przeszkolone modele, które mogą wykonywać zadania wcześniej uważane za niemożliwe. Następnie zagłębia się w szczegóły tworzenia i szkolenia modeli za pomocą TensorFlow i Keras, dwóch popularnych otwartych ram źródłowych. W poniższej sekcji omówiono znaczenie danych w rozwoju sztucznej inteligencji. Autor podkreśla, że dane są niezbędne do szkolenia modeli AI i udziela porad dotyczących gromadzenia, przechowywania, wstępnego przetwarzania i analizy danych. Wyjaśnia również różne rodzaje danych, w tym dane ustrukturyzowane, niestrukturalne i półstrukturalne oraz sposób, w jaki każdy typ jest obsługiwany. Następny rozdział dotyczy wdrażania modeli na urządzeniach mobilnych. Autor wyjaśnia, jak używać TensorFlow Lite i Core ML do wdrażania modeli na urządzeniach z systemem iOS i Android.

עם TensorFlow ופייתון. הספר מתאר את המושגים הבסיסיים, השיטות והכלים הדרושים לפיתוח יישומים ניידים מבוססי בינה מלאכותית שהם חזקים וקלים לשימוש. הספר מתחיל בבדיקת מושג הבינה המלאכותית, ההיסטוריה שלה, וכיצד התפתח עם הזמן. המחבר מסביר שבמשך עשרות שנים קיים הבינה המלאכותית, אך ההתקדמות האחרונה בלימוד מכונה הכשירה מודלים שיכולים לבצע משימות שנחשבו בעבר לבלתי אפשריות. לאחר מכן הוא מתעמק בפרטים של איך ליצור ולאמן מודלים באמצעות TensorFlow ו-Karas, שתי מסגרות קוד פתוח פופולריות. הסעיף הבא דן בחשיבות המידע בפיתוח בינה מלאכותית. המחבר מדגיש כי נתונים חיוניים להכשרת מודלים של AI, והוא מספק עצות כיצד לאסוף, לאחסן, לפני התהליך ולנתח נתונים. הוא גם מסביר סוגים שונים של נתונים, כולל נתונים מובנים, לא מובנים ומובנים למחצה, וכיצד כל סוג מטופל. הפרק הבא עוסק בפריסת מודלים במכשירים ניידים. המחבר מסביר כיצד להשתמש ב-TensorFlow Lite וב-Core ML כדי לפרוס מודלים במכשירי iOS ואנדרואיד.''

TensorFlow ve Python ile birlikte. Kitap, güçlü ve kullanımı kolay AI tabanlı mobil uygulamalar geliştirmek için gereken temel kavramları, yöntemleri ve araçları açıklamaktadır. Kitap, AI kavramını, tarihini ve zaman içinde nasıl geliştiğini inceleyerek başlıyor. Yazar, AI'nın onlarca yıldır var olduğunu açıklıyor, ancak makine öğrenimindeki son gelişmeler, daha önce imkansız olduğu düşünülen görevleri yerine getirebilecek modelleri eğitti. Daha sonra, iki popüler açık kaynak çerçevesi olan TensorFlow ve Keras'ı kullanarak modellerin nasıl oluşturulacağı ve eğitileceğinin ayrıntılarına girer. Aşağıdaki bölümde AI gelişiminde verilerin önemi tartışılmaktadır. Yazar, verilerin AI modellerini eğitmek için gerekli olduğunu vurgular ve verilerin nasıl toplanacağı, depolanacağı, ön işleneceği ve analiz edileceği konusunda tavsiyelerde bulunur. Ayrıca, yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler de dahil olmak üzere farklı veri türlerini ve her türün nasıl işlendiğini açıklar. Bir sonraki bölüm, mobil cihazlarda modelleri dağıtmakla ilgilidir. Yazar, iOS ve Android cihazlarda modelleri dağıtmak için TensorFlow Lite ve Core ML'nin nasıl kullanılacağını açıklıyor.

مع TensorFlow و Python. يصف الكتاب المفاهيم والطرق والأدوات الأساسية اللازمة لتطوير تطبيقات الهاتف المحمول القائمة على الذكاء الاصطناعي القوية وسهلة الاستخدام. يبدأ الكتاب بفحص مفهوم الذكاء الاصطناعي وتاريخه وكيف تطور بمرور الوقت. يوضح المؤلف أن الذكاء الاصطناعي موجود منذ عقود، لكن التطورات الأخيرة في التعلم الآلي دربت نماذج يمكنها أداء مهام كان يعتقد سابقًا أنها مستحيلة. ثم يتعمق في تفاصيل كيفية إنشاء وتدريب النماذج باستخدام TensorFlow و Keras، وهما إطاران شائعان مفتوحان المصدر. يناقش الفرع التالي أهمية البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي. يؤكد المؤلف أن البيانات ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ويقدم المشورة حول كيفية جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها مسبقًا وتحليلها. كما يشرح أنواعًا مختلفة من البيانات، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة وشبه المنظمة، وكيفية التعامل مع كل نوع. الفصل التالي يدور حول نشر النماذج على الأجهزة المحمولة. يشرح المؤلف كيفية استخدام TensorFlow Lite و Core ML لنشر طرازات على أجهزة iOS و Android.

TensorFlow 및 Python과 함께. 이 책은 강력하고 사용하기 쉬운 AI 기반 모바일 응용 프로그램을 개발하는 데 필요한 기본 개념, 방법 및 도구를 설명합니다. 이 책은 AI의 개념, 역사 및 시간이 지남에 따라 어떻게 진화했는지 조사하는 것으로 시작됩니다. 저자는 AI가 수십 년 동안 존재 해 왔지만 최근 머신 러닝의 발전으로 이전에는 불가능하다고 생각되는 작업을 수행 할 수있는 모델을 훈련 시켰 그런 다음 두 가지 인기있는 오픈 소스 프레임 워크 인 TensorFlow와 Keras를 사용하여 모델을 만들고 훈련시키는 방법에 대한 자세한 내용을 살펴 봅니다. 다음 섹션에서는 AI 개발에서 데이터의 중요성에 대해 설명합니다. 저자는 데이터가 AI 모델 교육에 필수적이라고 강조하고 데이터를 수집, 저장, 사전 처리 및 분석하는 방법에 대한 조언을 제공합니다. 또한 구조화, 비구조 및 반 구조 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터와 각 유형의 처리 방법을 설명합니다. 다음 장은 모바일 장치에 모델을 배포하는 것입니다. 저자는 TensorFlow Lite 및 Core ML을 사용하여 iOS 및 Android 장치에 모델을 배포하는 방법을 설명합니다.

TensorFlowとPythonで|。この本では、強力で使いやすいAIベースのモバイルアプリケーションを開発するために必要な基本的な概念、方法、およびツールについて説明します。この本は、AIの概念、その歴史、そして時間の経過とともにどのように進化してきたかを調べることから始まります。AIは何十も前から存在していますが、最近の機械学習の進歩は、以前は不可能だと考えられていたタスクを実行できるモデルを訓練しています。次に、2つの一般的なオープンソースフレームワークであるTensorFlowとKerasを使用してモデルを作成およびトレーニングする方法の詳細を掘り下げます。次のセクションでは、AI開発におけるデータの重要性について説明します。著者は、データはAIモデルを訓練するために不可欠であることを強調し、データの収集、保存、プリプロセス、分析方法についてアドバイスを提供します。また、構造化データ、非構造化データ、半構造化データなどのさまざまな種類のデータ、および各タイプの処理方法について説明します。次の章は、モバイルデバイスにモデルを展開することです。著者は、TensorFlow LiteとCore MLを使用してiOSとAndroidデバイスにモデルを展開する方法を説明します。