It covers computer vision projects from scratch right from data collection labeling feature engineering model creation training deployment and testing. It uses Python Keras TensorFlow and PyTorch tools to make it easy to understand and implement their ideas. The authors describe how they worked with different startups enterprises and nonprofits and what they learned along the way about what works what doesn't and what we should be doing differently in this field. There is an increasing need for individuals to study and comprehend the technology development process as the basis for human survival and the unification of warring states. To meet this demand, "Practical Deep Learning for Cloud Mobile and Edge Real-World AI Computer Vision Projects Using Python Keras TensorFlow First Edition" is written. This book provides a hands-on method for creating practical deep learning applications for cloud mobile and edge gadgets using Python Keras TensorFlow and PyTorch. The book examines the entire process of developing a deep learning project, from data gathering and labeling to model design, training, deployment, and testing, with a focus on computer vision tasks. The authors provide valuable lessons from years of business experience converting deep learning research into prize-winning programs, emphasizing the value of having a personal paradigm for understanding technological advancement and its impact on civilization. They highlight the necessity of adapting approaches to studying new technology, simplifying technical jargon, and changing human perceptions of how technology evolves. The book offers a thorough explanation of the numerous technologies utilized, including their advantages and disadvantages, making it accessible to those without prior knowledge of deep learning or programming experience. The book covers the practical aspects of developing real-world AI projects, such as data collection, feature engineering, model creation, training, deployment, and testing, with an emphasis on computer vision tasks.

Он охватывает проекты компьютерного зрения с нуля прямо из сбора данных, маркировки функций, создания инженерных моделей, развертывания и тестирования обучения. Он использует инструменты Python Keras TensorFlow и PyTorch, чтобы облегчить понимание и реализацию их идей. Авторы описывают, как они работали с различными предприятиями стартапов и некоммерческими организациями и что они узнали по пути о том, что работает, а что нет, и что мы должны делать по-разному в этой области. Возрастает потребность отдельных людей в изучении и осмыслении процесса разработки технологий как основы выживания человека и объединения враждующих государств. Чтобы удовлетворить этот спрос, написано «Practical Deep arning for Cloud Mobile and Edge Real-World AI Computer Vision Projects Using Python Keras TensorFlow First Edition». В этой книге представлен практический метод создания практических приложений глубокого обучения для облачных мобильных и пограничных гаджетов с использованием Python Keras TensorFlow и PyTorch.В книге рассматривается весь процесс разработки проекта глубокого обучения, от сбора данных и маркировки до проектирования моделей, обучения, развертывания и тестирования, с акцентом на задачи компьютерного зрения. Авторы дают ценные уроки из многолетнего опыта ведения бизнеса, превращая исследования в области глубокого обучения в призовые программы, подчеркивая ценность наличия личной парадигмы для понимания технологического прогресса и его влияния на цивилизацию. Они подчеркивают необходимость адаптации подходов к изучению новых технологий, упрощения технического жаргона и изменения человеческого восприятия того, как развиваются технологии. Книга предлагает подробное объяснение многочисленных используемых технологий, включая их преимущества и недостатки, делая его доступным для тех, кто не имеет предварительных знаний глубокого обучения или опыта программирования. Книга охватывает практические аспекты разработки реальных проектов ИИ, такие как сбор данных, разработка функций, создание моделей, обучение, развертывание и тестирование, с акцентом на задачи компьютерного зрения.

Il couvre les projets de vision informatique à partir de zéro directement de la collecte de données, l'étiquetage des fonctions, la création de modèles d'ingénierie, le déploiement et les tests de formation. Il utilise les outils Python Keras TensorFlow et PyTorch pour faciliter la compréhension et la mise en œuvre de leurs idées. s auteurs décrivent comment ils ont travaillé avec diverses entreprises en démarrage et des organisations à but non lucratif et ce qu'ils ont appris sur le chemin de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas, et ce que nous devons faire différemment dans ce domaine. s individus ont de plus en plus besoin d'apprendre et de comprendre le processus de développement des technologies comme base de la survie humaine et de l'unification des États belligérants. Pour répondre à cette demande, il est écrit « Practical Deep arning for Cloud Mobile and Edge Real-World AI Computer Vision Projects Using Python Keras TensorFlow First Edition ». Ce livre présente une méthode pratique pour créer des applications d'apprentissage profond pour les gadgets cloud mobiles et borderline en utilisant Python Keras TensorFlow et PyTorch. livre examine l'ensemble du processus de développement d'un projet d'apprentissage profond, de la collecte de données et de l'étiquetage à la conception de modèles, la formation, le déploiement et les tests, en se concentrant sur les tâches de vision informatique. s auteurs donnent des leçons précieuses de nombreuses années d'expérience en affaires, transformant la recherche en apprentissage profond en programmes de prix, soulignant la valeur d'avoir un paradigme personnel pour comprendre le progrès technologique et son impact sur la civilisation. Ils soulignent la nécessité d'adapter les approches à l'apprentissage des nouvelles technologies, de simplifier le jargon technique et de modifier la perception humaine de l'évolution des technologies. livre fournit une explication détaillée des nombreuses technologies utilisées, y compris leurs avantages et inconvénients, ce qui le rend accessible à ceux qui n'ont pas de connaissances approfondies ou d'expérience en programmation. livre aborde les aspects pratiques du développement de projets d'IA réels, tels que la collecte de données, le développement de fonctions, la modélisation, la formation, le déploiement et les tests, en mettant l'accent sur les tâches de vision par ordinateur.

Cubre proyectos de visión computarizada desde cero directamente desde la recopilación de datos, etiquetado de funciones, creación de modelos de ingeniería, implementación y pruebas de aprendizaje. Utiliza las herramientas Python Keras TensorFlow y PyTorch para facilitar la comprensión y realización de sus ideas. autores describen cómo han trabajado con diferentes negocios de startups y organizaciones sin ánimo de lucro y qué han aprendido en el camino sobre qué funciona y qué no, y qué debemos hacer de manera diferente en este campo. Cada vez es más necesario que las personas estudien y comprendan el proceso de desarrollo tecnológico como base para la supervivencia humana y la unificación de los Estados en guerra. Para satisfacer esta demanda, está escrito «Práctica de aprendizaje profundo para la nube móvil y edge Real-World AI Computer Vision Projects Using Python Keras TensorFlow First Edition». Este libro presenta un método práctico para crear aplicaciones prácticas de aprendizaje profundo para dispositivos móviles y fronterizos en la nube utilizando Python Keras TensorFlow y PyTorch.libro examina todo el proceso de desarrollo de un proyecto de aprendizaje profundo, desde la recopilación de datos y el etiquetado hasta el diseño de modelos, el aprendizaje, la implementación y las pruebas, con énfasis en las tareas de visión computarizada. autores aportan valiosas lecciones de de experiencia empresarial, convirtiendo la investigación en el campo del aprendizaje profundo en programas premiados, destacando el valor de tener un paradigma personal para entender el progreso tecnológico y su impacto en la civilización. Subrayan la necesidad de adaptar los enfoques al estudio de las nuevas tecnologías, simplificar la jerga técnica y cambiar la percepción humana de cómo evoluciona la tecnología. libro ofrece una explicación detallada de las numerosas tecnologías utilizadas, incluyendo sus ventajas e inconvenientes, haciéndolo accesible a aquellos que no tienen conocimientos previos de aprendizaje profundo o experiencia de programación. libro cubre aspectos prácticos del desarrollo de proyectos reales de IA, como la recopilación de datos, el desarrollo de funciones, la creación de modelos, el aprendizaje, la implementación y las pruebas, con énfasis en las tareas de visión por computadora.

Ele abrange projetos de visão de computador do zero diretamente a partir da coleta de dados, marcação de funções, engenharia, implantação e testes de treinamento. Ele usa as ferramentas Python Keras e para facilitar a compreensão e implementação de suas ideias. Os autores descrevem como eles trabalharam com várias empresas de start-ups e organizações sem fins lucrativos e o que aprenderam no caminho sobre o que funciona ou não, e o que devemos fazer de forma diferente nesta área. A necessidade dos indivíduos de explorar e compreender o processo de desenvolvimento da tecnologia como base para a sobrevivência humana e a união de estados rivais é cada vez maior. Para atender a esta demanda, está escrito «Practical Deep arning for Cloud Mobile and Edge Real-World AI Design Visão Projects Using Python Keras TensorFlow First Edition». Este livro apresenta um método prático para criar aplicações práticas de treinamento profundo para gadgets móveis e fronteiriços na nuvem usando Python Keras TensorFlow e PyTorch.O livro aborda todo o processo de desenvolvimento de um projeto de treinamento profundo, desde a coleta de dados e rotulagem até a concepção de modelos, treinamento, implantação e testes, com foco na visão computacional. Os autores oferecem lições valiosas a partir de anos de experiência empresarial, transformando a pesquisa no ensino profundo em programas premiados, enfatizando o valor de ter um paradigma pessoal para compreender o progresso tecnológico e sua influência na civilização. Eles ressaltam a necessidade de adaptar as abordagens para o estudo de novas tecnologias, simplificar o jargão técnico e mudar a percepção humana de como as tecnologias evoluem. O livro oferece uma explicação detalhada das múltiplas tecnologias utilizadas, incluindo suas vantagens e desvantagens, tornando-o acessível para aqueles que não têm conhecimento prévio de treinamento profundo ou experiência de programação. O livro abrange aspectos práticos do desenvolvimento de projetos reais de IA, tais como coleta de dados, desenvolvimento de funções, criação de modelos, treinamento, implantação e testes, com foco em tarefas de visão de computador.

Include progetti di visione da zero direttamente dalla raccolta dei dati, dall'etichettatura delle funzioni, dalla creazione di modelli di ingegneria, dall'installazione e dai test di apprendimento. Utilizza gli strumenti Python Keras e per facilitare la comprensione e la realizzazione delle loro idee. Gli autori descrivono come hanno lavorato con diverse imprese di startup e organizzazioni non profit e cosa hanno imparato attraverso il percorso su cosa funziona e cosa non funziona, e cosa dobbiamo fare in modo diverso in questo campo. L'esigenza delle singole persone di studiare e comprendere il processo di sviluppo della tecnologia come base per la sopravvivenza umana e l'unione di Stati in conflitto è sempre maggiore. Per soddisfare questa domanda, è scritto "Practical Deep arning for Cloud Mobile and Edge Real-World Computer Vision Progetti Using Python Keras" First Edition ". Questo libro fornisce un metodo pratico per la creazione di applicazioni pratiche di formazione approfondita per i gadget cloud mobile e borderline utilizzando Python Keras TensorFlow e PyTorch.Il libro descrive l'intero processo di sviluppo di un progetto di formazione approfondita, dalla raccolta di dati e dall'etichettatura alla progettazione di modelli, formazione, implementazione e test, con un focus sulle sfide della visione informatica. Gli autori offrono preziose lezioni a partire da anni di esperienza aziendale, trasformando la ricerca nel campo dell'apprendimento profondo in programmi premiati, sottolineando il valore di avere un paradigma personale per comprendere il progresso tecnologico e il suo impatto sulla civiltà. Essi sottolineano la necessità di adattare gli approcci allo studio delle nuove tecnologie, semplificare il gergo tecnico e cambiare la percezione umana di come si sviluppa la tecnologia. Il libro offre una spiegazione dettagliata delle numerose tecnologie utilizzate, tra cui i loro vantaggi e svantaggi, rendendolo accessibile a coloro che non hanno conoscenze preliminari di formazione profonda o esperienza di programmazione. Il libro comprende gli aspetti pratici dello sviluppo di progetti di IA reali, come la raccolta di dati, lo sviluppo di funzionalità, la creazione di modelli, la formazione, l'implementazione e i test, con un focus sulle attività di visione informatica.

Es umfasst Computer-Vision-Projekte von Grund auf direkt aus der Datenerfassung, Funktionskennzeichnung, Erstellung von Engineering-Modellen, Bereitstellung und Test von Schulungen. Es verwendet die Python Keras-Tools TensorFlow und PyTorch, um das Verständnis und die Umsetzung ihrer Ideen zu erleichtern. Die Autoren beschreiben, wie sie mit verschiedenen Start-up-Unternehmen und gemeinnützigen Organisationen zusammengearbeitet haben und was sie auf dem Weg dazu gelernt haben, was funktioniert und was nicht, und was wir in diesem Bereich anders machen sollten. Das Bedürfnis der einzelnen Menschen, den Prozess der Entwicklung von Technologien als Grundlage für das menschliche Überleben und die Vereinigung verfeindeter Staaten zu studieren und zu verstehen, nimmt zu. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, steht „Practical Deep arning for Cloud Mobile and Edge Real-World AI Computer Vision Projects Using Python Keras TensorFlow First Edition“ geschrieben. Dieses Buch stellt eine praktische Methode zum Erstellen praktischer Deep-arning-Anwendungen für Cloud-Mobile- und Edge-Gadgets mit Python Keras TensorFlow und PyTorch vor.Das Buch untersucht den gesamten Entwicklungsprozess eines Deep-arning-Projekts, von der Datenerfassung und -Markierung bis hin zum Modelldesign, Training, Bereitstellung und Testen, mit Schwerpunkt auf Computer Vision-Aufgaben. Die Autoren geben wertvolle hren aus jahrelanger Geschäftserfahrung, indem sie Deep-arning-Forschung in Preisprogramme verwandeln und den Wert eines persönlichen Paradigmas für das Verständnis des technologischen Fortschritts und seiner Auswirkungen auf die Zivilisation hervorheben. e betonen die Notwendigkeit, Ansätze für das Studium neuer Technologien anzupassen, den Fachjargon zu vereinfachen und die menschliche Wahrnehmung der technologischen Entwicklung zu verändern. Das Buch bietet eine detaillierte Erklärung der zahlreichen verwendeten Technologien, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile, und macht es für diejenigen zugänglich, die keine Vorkenntnisse in Deep arning oder Programmiererfahrung haben. Das Buch behandelt praktische Aspekte der Entwicklung realer KI-Projekte wie Datenerfassung, Funktionsentwicklung, Modellerstellung, Schulung, Bereitstellung und Testen mit Schwerpunkt auf Computer Vision-Aufgaben.

Obejmuje komputerowe projekty wizji od podstaw od zbierania danych, tagowanie funkcji, tworzenie modeli inżynierskich, wdrażanie i testowanie szkoleń. Wykorzystuje narzędzia Python Keras TensorFlow i PyTorch, aby ułatwić zrozumienie i wdrożenie ich pomysłów. Autorzy opisują, w jaki sposób współpracowali z różnymi firmami typu start-up i nonprofits oraz to, czego nauczyli się po drodze o tym, co działa, a co nie, i co powinniśmy robić inaczej w tej dziedzinie. Rośnie zapotrzebowanie jednostek na badania i zrozumienie procesu rozwoju technologii jako podstawy ludzkiego przetrwania i zjednoczenia walczących państw. Aby sprostać temu zapotrzebowaniu, „Praktyczne głębokie uczenie się w chmurze mobilnej i krawędzi Real-World AI Computer Vision Projects przy użyciu Python Keras TensorFlow First Edition”. Ta książka przedstawia praktyczną metodę tworzenia praktycznych aplikacji do głębokiego uczenia się w chmurze mobilnych i krawędziowych gadżetów za pomocą Python Keras TensorFlow i PyTorch. Książka obejmuje cały proces opracowywania głębokiego projektu uczenia się, od gromadzenia danych i etykietowania po modelowanie, szkolenie, wdrażanie i testowanie, ze szczególnym uwzględnieniem zadań wizji komputerowej. Autorzy dostarczają cennych lekcji z wieloletnich doświadczeń biznesowych, przekształcając głębokie badania naukowe w programy nagród, podkreślając wartość posiadania osobistego paradygmatu, aby zrozumieć postęp technologiczny i jego wpływ na cywilizację. Podkreślają one potrzebę dostosowania podejść do badań nad nowymi technologiami, uproszczenia żargonu technicznego i zmiany postrzegania przez ludzi rozwoju technologii. Książka zawiera szczegółowe wyjaśnienie licznych zastosowanych technologii, w tym ich zalet i wad, dzięki czemu są one dostępne dla osób bez wcześniejszej głębokiej wiedzy lub doświadczenia w programowaniu. Książka obejmuje praktyczne aspekty rozwoju projektów sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym, takie jak gromadzenie danych, rozwój funkcji, budowanie modeli, szkolenia, wdrażanie i testowanie, ze szczególnym uwzględnieniem zadań wizji komputerowej.

זה מכסה פרויקטי ראייה ממוחשבים מאפס ישר מאוסף נתונים, תיוג תכונה, יצירת מודל הנדסי, פריסה ובדיקת אימון. הוא משתמש בכלים Python Kras TensorFlow ו-PyTorch כדי להקל על הבנת ויישום רעיונותיהם. הסופרים מתארים איך הם עבדו עם עסקי סטארט-אפ שונים ומלכ "רים ומה הם למדו לאורך הדרך על מה עובד ומה לא, ומה אנחנו צריכים לעשות באופן שונה בתחום זה. הצורך ביחידים ללמוד ולהבין את תהליך פיתוח הטכנולוגיות כבסיס להישרדות האדם ואיחוד המדינות הלוחמות הולך וגדל. כדי לענות על דרישה זו, ”למידה מעמיקה מעשית למוביל ענן ואדג 'אמיתי-עולם פרויקטי ראייה ממוחשבת באמצעות פייתון קארס טנסורפלו מהדורה ראשונה” נכתב. ספר זה מציג שיטה מעשית ליצירת יישומי למידה עמוקה עבור גאדג 'טים ניידים וקצוות ענן באמצעות פייתון קארס TensorFlow ו-PyTorch. הספר מכסה את כל התהליך של פיתוח פרויקט למידה עמוקה, החל מאוסף נתונים וכלה במודל עיצוב, אימון, פריסה ובדיקות, עם דגש על משימות ראייה ממוחשבות. המחברים מספקים לקחים חשובים משנים של ניסיון עסקי, הופכים מחקר למידה עמוקה לתוכניות פרס, מדגישים את הערך של פרדיגמה אישית להבנת ההתקדמות הטכנולוגית והשפעתה על הציוויליזציה. הם מדגישים את הצורך להתאים גישות לחקר טכנולוגיות חדשות, לפשט את הז 'רגון הטכני ולשנות את התפיסה האנושית של איך טכנולוגיות מתפתחות. הספר מציע הסבר מפורט על הטכנולוגיות הרבות שבהן נעשה שימוש, כולל יתרונותיהם וחסרונותיהם, מה שהופך אותו נגיש לאלה ללא ידע עמוק מראש או ניסיון בתכנות. הספר עוסק בהיבטים מעשיים של פיתוח פרוייקטים של בינה מלאכותית בעולם האמיתי, כגון איסוף נתונים, פיתוח תכנים, בניית מודלים, אימונים, פריסה ובדיקות, תוך התמקדות במשימות ראייה ממוחשבות.''

Doğrudan veri toplama, özellik etiketleme, mühendislik modeli oluşturma, dağıtım ve eğitim testlerinden sıfırdan bilgisayar vizyonu projelerini kapsar. Fikirlerinin anlaşılmasını ve uygulanmasını kolaylaştırmak için Python Keras TensorFlow ve PyTorch araçlarını kullanır. Yazarlar, çeşitli başlangıç işletmeleriyle ve kar amacı gütmeyen kuruluşlarla nasıl çalıştıklarını ve neyin işe yarayıp neyin işe yaramadığını ve bu alanda neyi farklı yapmamız gerektiğini öğrendiklerini anlatıyor. Bireylerin, insanların hayatta kalmasının ve savaşan devletlerin birleşmesinin temeli olarak gelişen teknolojileri inceleme ve anlama ihtiyacı artmaktadır. Bu talebi karşılamak için, "Python Keras TensorFlow First Edition Kullanarak Bulut Mobil ve Edge Gerçek Dünya AI Bilgisayar Vizyonu Projeleri için Pratik Derin Öğrenme" yazılmıştır. Bu kitap, Python Keras TensorFlow ve PyTorch kullanarak bulut mobil ve kenar aygıtları için pratik derin öğrenme uygulamaları oluşturmak için pratik bir yöntem sunmaktadır. Kitap, veri toplama ve etiketlemeden model tasarımı, eğitim, dağıtım ve test etmeye kadar derin bir öğrenme projesi geliştirme sürecinin tamamını, bilgisayarla görme görevlerine vurgu yaparak kapsar. Yazarlar, yılların iş deneyiminden, derin öğrenme araştırmalarını ödül programlarına dönüştürerek, teknolojik ilerlemeyi ve medeniyet üzerindeki etkisini anlamak için kişisel bir paradigmaya sahip olmanın değerini vurgulayarak değerli dersler vermektedir. Yeni teknolojilerin çalışmasına yaklaşımları uyarlama, teknik jargonu basitleştirme ve teknolojilerin nasıl geliştiğine dair insan algısını değiştirme ihtiyacını vurgulamaktadırlar. Kitap, avantajları ve dezavantajları da dahil olmak üzere kullanılan sayısız teknolojinin ayrıntılı bir açıklamasını sunarak, önceden derin öğrenme bilgisi veya programlama deneyimi olmayanlar için erişilebilir olmasını sağlar. Kitap, veri toplama, özellik geliştirme, model oluşturma, eğitim, dağıtım ve test etme gibi gerçek dünya AI projelerinin geliştirilmesinin pratik yönlerini, bilgisayar görme görevlerine odaklanarak ele almaktadır.

يغطي مشاريع الرؤية الحاسوبية من الصفر مباشرة من جمع البيانات، ووضع العلامات على الميزات، وإنشاء النماذج الهندسية، والنشر واختبار التدريب. يستخدم أدوات Python Keras TensorFlow و PyTorch لتسهيل فهم وتنفيذ أفكارهم. يصف المؤلفون كيف عملوا مع العديد من الشركات الناشئة والمنظمات غير الربحية وما تعلموه على طول الطريق حول ما ينجح وما لا ينجح، وما يجب أن نفعله بشكل مختلف في هذا المجال. تتزايد حاجة الأفراد إلى دراسة وفهم عملية تطوير التكنولوجيات كأساس لبقاء الإنسان وتوحيد الدول المتحاربة. لتلبية هذا الطلب، تمت كتابة «التعلم العميق العملي لمشاريع رؤية الكمبيوتر في Cloud Mobile و Edge Real-World AI باستخدام Python Keras TensorFlow First Edition». يقدم هذا الكتاب طريقة عملية لإنشاء تطبيقات عملية للتعلم العميق لأدوات الهاتف المحمول والحافة السحابية باستخدام Python Keras TensorFlow و PyTorch. يغطي الكتاب العملية الكاملة لتطوير مشروع التعلم العميق، من جمع البيانات ووضع العلامات إلى تصميم النماذج والتدريب والنشر والاختبار، مع التركيز على مهام الرؤية الحاسوبية. يقدم المؤلفون دروسًا قيمة من سنوات الخبرة التجارية، وتحويل أبحاث التعلم العميق إلى برامج جوائز، والتأكيد على قيمة وجود نموذج شخصي لفهم التقدم التكنولوجي وتأثيره على الحضارة. وهي تشدد على ضرورة تكييف النهج المتبعة في دراسة التكنولوجيات الجديدة، وتبسيط المصطلحات التقنية وتغيير التصور البشري لكيفية تطور التكنولوجيات. يقدم الكتاب شرحًا مفصلاً للتكنولوجيات العديدة المستخدمة، بما في ذلك مزاياها وعيوبها، مما يجعلها في متناول أولئك الذين ليس لديهم معرفة سابقة بالتعلم العميق أو خبرة في البرمجة. يغطي الكتاب الجوانب العملية لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، مثل جمع البيانات وتطوير الميزات وبناء النماذج والتدريب والنشر والاختبار، مع التركيز على مهام الرؤية الحاسوبية.

데이터 수집, 기능 태깅, 엔지니어링 모델 생성, 배포 및 교육 테스트에서 처음부터 컴퓨터 비전 프로젝트를 다룹니다. Python Keras TensorFlow 및 PyTorch 도구를 사용하여 아이디어를 이해하고 구현할 수 있습니다. 저자는 다양한 스타트 업 비즈니스 및 비영리 단체와 함께 일한 방식과이 분야에서 작동하는 것과 그렇지 않은 것에 대해 배운 내용, 그리고이 분야에서 다르게해야 할 일에 대해 설명합니다. 인간의 생존과 전쟁 상태의 통일의 기초로서 기술 개발 과정을 연구하고 이해해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 "파이썬 Keras TensorFlow First Edition을 사용하는 클라우드 모바일 및 엣지 실제 AI 컴퓨터 비전 프로젝트에 대한 실용적인 딥 러닝" 이 작성되었습니다. 이 책은 Pine Keras TensorFlow 및 PyTorch를 사용하여 클라우드 모바일 및 엣지 가제트를위한 실용적인 딥 러닝 응용 프로그램을 만드는 실용적인 방법을 제공합니다 이 책은 컴퓨터 비전 작업에 중점을 둔 데이터 수집 및 라벨링에서 모델 설계, 교육, 배포 및 테스트에 이르기까지 딥 러닝 프로젝트를 개발하는 전체 프로세스를 다룹니다. 저자는 수년간의 비즈니스 경험을 바탕으로 딥 러닝 연구를 상금 프로그램으로 전환하고 기술 진보와 문명에 미치는 영향을 이해하기위한 개인적인 패러다임의 가치를 강조합니다. 새로운 기술 연구에 접근 방식을 적용하고 기술 전문 용어를 단순화하며 기술 개발 방식에 대한 인간의 인식을 변화시킬 필요성을 강조합니다. 이 책은 장단점을 포함하여 사용 된 수많은 기술에 대한 자세한 설명을 제공하여 사전 딥 러닝 지식이나 프로그래밍 경험이없는 기술에 액세스 할 수 있습니다. 이 책은 컴퓨터 비전 작업에 중점을 둔 데이터 수집, 기능 개발, 모델 구축, 교육, 배포 및 테스트와 같은 실제 AI 프로젝트 개발의 실제 측면을 다룹니다.

データコレクション、フィーチャータグ、エンジニアリングモデル作成、デプロイメント、トレーニングテストから一からコンピュータビジョンプロジェクトをカバーします。Python Keras TensorFlowとPyTorchツールを使用して、アイデアの理解と実装を容易にします。著者たちは、様々なスタートアップ企業や非営利団体とどのように協力してきたのか、どのような仕事をしていないのか、またこの分野で私たちがすべきことが違うのかについて、どのように学んだのかを説明しています。人間の生存と戦国統一の基礎として、技術開発の過程を研究し理解する必要性が高まっています。この要求に応えるために「、Python Keras TensorFlow First Editionを使用したクラウドモバイルとEdge Real-World AIコンピュータビジョンプロジェクトの実用的なディープラーニング」が書かれています。本書では、Python Keras TensorFlowとPyTorchを使用して、クラウドモバイルおよびエッジガジェット用の実用的なディープラーニングアプリケーションを作成するための実用的な方法を紹介します。この本は、データ収集とラベル付けからモデル設計、トレーニング、展開、テストまで、ディープラーニングプロジェクトの開発プロセス全体を、コンピュータビジョンのタスクに重点を置いてカバーしています。著者たちは、長のビジネス経験から貴重な教訓を提供し、ディープラーニング研究を賞プログラムに変え、技術の進歩と文明への影響を理解するための個人的なパラダイムを持つことの価値を強調している。彼らは、新しい技術の研究へのアプローチを適応させ、技術用語を簡素化し、技術がどのように発展するかについての人間の認識を変える必要性を強調する。この本は、その長所と短所を含む、使用されている多くの技術の詳細な説明を提供しています、事前のディープラーニング知識やプログラミング経験のない人にアクセス可能になります。データ収集、機能開発、モデル構築、トレーニング、展開、テストなど、現実のAIプロジェクトを開発する実践的な側面について、コンピュータビジョンのタスクに焦点を当てて説明しています。

它涵蓋了從零開始的計算機視覺項目，這些項目直接來自數據收集，功能標記，工程模型的創建，培訓的部署和測試。他使用Python Keras TensorFlow和PyTorch工具來促進理解和實現他們的想法。作者描述了他們如何與各種初創企業和非營利組織合作，以及他們一路上了解了什麼是有效的，什麼不是有效的，以及我們應該在這方面做什麼。個人越來越需要研究和思考技術開發，以此作為人類生存和戰爭國家團結的基礎。為了滿足這一需求，寫了「實際深學習雲移動和邊緣現實世界AI計算機視覺項目使用Python Keras TensorFlow第一版」。本書介紹了使用Python Keras TensorFlow和PyTorch為雲移動和邊緣小工具創建實用的深度學習應用程序的實用方法。本書回顧了從數據收集和標記到模型設計，培訓，部署和測試的整個深度學習項目開發過程，重點是計算機視覺任務。作者從多的商業經驗中汲取了寶貴的教訓，將深度學習領域的研究轉變為獲獎計劃，強調了擁有個人範式以了解技術進步及其對文明的影響的價值。他們強調需要調整方法以學習新技術，簡化技術術語並改變人們對技術發展的看法。該書詳細解釋了使用的許多技術，包括其優缺點，使那些缺乏深度學習或編程經驗的人可以使用。該書涵蓋了開發實際AI項目的實際方面，例如數據收集，功能開發，模型創建，培訓，部署和測試，重點是計算機視覺任務。