The book provides a step-by-step approach to building deep learning models using Keras, including data preparation, model architecture, and hyperparameter tuning. The book begins by introducing the concept of deep learning and its importance in today's world. It then delves into the details of Keras, its features, and how it differs from other deep learning frameworks. The book covers the installation of Keras and its integration with TensorFlow and other popular libraries. The next section discusses the fundamentals of deep learning, including the different types of neural networks, activation functions, and optimization techniques. The book then moves on to more advanced topics such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs). Each topic is explained with practical examples and code snippets to help readers understand the concepts better. The book also covers hyperparameter tuning, regularization techniques, and model evaluation metrics. Finally, the book concludes with a project that demonstrates how to build a real-world deep learning model using Keras.

В книге представлен пошаговый подход к построению моделей глубокого обучения с использованием Keras, включая подготовку данных, архитектуру модели и настройку гиперпараметров. Книга начинается с введения понятия глубокого обучения и его важности в современном мире. Затем он углубляется в детали Keras, его особенности и то, чем он отличается от других фреймворков глубокого обучения. Книга охватывает установку Keras и его интеграцию с TensorFlow и другими популярными библиотеками. В следующем разделе обсуждаются основы глубокого обучения, включая различные типы нейронных сетей, функции активации и методы оптимизации. Затем книга переходит к более продвинутым темам, таким как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративные состязательные сети (GAN). Каждая тема объясняется практическими примерами и фрагментами кода, чтобы помочь читателям лучше понять понятия. Книга также охватывает настройку гиперпараметров, методы регуляризации и метрики оценки модели. Наконец, книга завершается проектом, который демонстрирует, как построить реальную модель глубокого обучения с помощью Keras.

''