. The book provides a simple and concise overview of each concept and topic with examples and exercises to reinforce the readers understanding This pocket primer is perfect for developers who are learning TensorFlow for the first time and want to explore its capabilities without getting bogged down in lengthy explanations or extraneous details The author has also provided solutions to common pitfalls and challenges encountered while working with TensorFlow. This book will help developers learn how to use TensorFlow to build their own neural networks, and apply them to computer vision tasks such as image classification, object detection and facial recognition. It is written in a way that makes it easy to understand for beginners and experts alike, using practical examples and illustrations throughout. The book includes real-world examples and case studies to demonstrate the application of machine learning and deep learning techniques in industry. The book also covers advanced topics such as transfer learning and fine-tuning pre-trained models, and deploying models to the cloud. It provides an introduction to TensorFlow 2. 0 which is the latest version of this popular machine learning library. The book is designed to be accessible to readers who have no prior experience with Python or machine learning, making it an ideal resource for anyone looking to get started with these technologies. The book is divided into six chapters: Introduction to Python; NumPy, Pandas and Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

.Книга содержит простой и краткий обзор каждой концепции и темы с примерами и упражнениями, чтобы усилить понимание читателями. Этот карманный букварь идеально подходит для разработчиков, которые впервые изучают TensorFlow и хотят изучить его возможности, не увязая в длинных объяснениях или посторонних деталях. Автор также предоставил решения общих подводных камней и проблем, возникающих при работе с TensorFlow. Эта книга будет помочь разработчикам научиться использовать TensorFlow для построения собственных нейронных сетей, и применять их к задачам компьютерного зрения, таким как классификация изображений, обнаружение объектов и распознавание лиц. Он написан таким образом, что его легко понять как новичкам, так и экспертам, используя практические примеры и иллюстрации повсюду. Книга включает в себя реальные примеры и тематические исследования, чтобы продемонстрировать применение машинного обучения и методов глубокого обучения в промышленности. В книге также рассматриваются такие продвинутые темы, как обучение передаче и тонкая настройка предварительно обученных моделей, а также развертывание моделей в облаке. Он представляет собой введение в TensorFlow 2.0, которая является последней версией этой популярной библиотеки машинного обучения. Книга разработана, чтобы быть доступной для читателей, которые не имеют опыта работы с Python или машинным обучением, что делает ее идеальным ресурсом для всех, кто хочет начать работу с этими технологиями. Книга разделена на шесть глав: Введение в Python; NumPy, Pandas и Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

.Kniga contient un aperçu simple et concis de chaque concept et thème avec des exemples et des exercices pour améliorer la compréhension des lecteurs. Cet embout de poche est idéal pour les développeurs qui étudient TensorFlow pour la première fois et qui veulent explorer ses possibilités sans s'accrocher à de longues explications ou à des détails étrangers. L'auteur a également fourni des solutions aux pièges communs et aux problèmes posés par TensorFlow. Ce livre aidera les développeurs à apprendre à utiliser TensorFlow pour construire leurs propres réseaux neuronaux et à les appliquer à des tâches de vision par ordinateur telles que la classification des images, la détection d'objets et la reconnaissance faciale. Il est écrit d'une manière qui est facile à comprendre pour les débutants et les experts, en utilisant des exemples pratiques et des illustrations partout. livre comprend des exemples réels et des études de cas pour démontrer l'application de l'apprentissage automatique et des méthodes d'apprentissage profond dans l'industrie. livre traite également de sujets avancés tels que l'apprentissage de la transmission et la configuration fine des modèles pré-formés, ainsi que le déploiement des modèles dans le nuage. C'est une introduction à TensorFlow 2.0, qui est la dernière version de cette populaire bibliothèque d'apprentissage automatique. livre est conçu pour être accessible aux lecteurs qui n'ont aucune expérience avec Python ou l'apprentissage automatique, ce qui en fait une ressource idéale pour tous ceux qui veulent commencer à travailler avec ces technologies. livre est divisé en six chapitres : Introduction à Python ; NumPy, Pandas и Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

.Kniga contiene un resumen simple y conciso de cada concepto y tema con ejemplos y ejercicios para mejorar la comprensión por parte de los lectores. Este folleto de bolsillo es ideal para los desarrolladores que exploran TensorFlow por primera vez y quieren explorar sus posibilidades sin estar atascados en largas explicaciones o detalles extr. autor también ha proporcionado soluciones a los escollos y problemas comunes que surgen al trabajar con TensorFlow. Este libro ayudará a los desarrolladores a aprender a usar TensorFlow para construir sus propias redes neuronales, y aplicarlas a tareas de visión por computadora como clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial. Está escrito de tal manera que es fácil de entender tanto para principiantes como para expertos, utilizando ejemplos prácticos e ilustraciones en todas partes. libro incluye ejemplos reales y estudios de casos para demostrar la aplicación del aprendizaje automático y las técnicas de aprendizaje profundo en la industria. libro también aborda temas avanzados como el aprendizaje de la transmisión y la configuración fina de modelos pre-entrenados, así como la implementación de modelos en la nube. Es una introducción a TensorFlow 2.0, que es la última versión de esta popular biblioteca de aprendizaje automático. libro está diseñado para ser accesible para los lectores que no tienen experiencia con Python o el aprendizaje automático, lo que lo convierte en un recurso ideal para cualquier persona que desee comenzar con estas tecnologías. libro está dividido en seis capítulos: Introducción a Python; NumPy, Pandas и Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

.Niga contém uma visão simples e resumida de cada conceito e tema com exemplos e exercícios para aumentar a compreensão dos leitores. Este buquê de bolso é ideal para os desenvolvedores que estudam o TensorFlow pela primeira vez e querem explorar as suas possibilidades sem se envolver em longas explicações ou detalhes estranhos. O autor também forneceu soluções para as pedras submarinas compartilhadas e para os problemas que surgem com o TensorFlow. Este livro ajudará os desenvolvedores a aprender a usar TensorFlow para construir suas próprias redes neurais, e aplicá-las a tarefas de visão do computador, como classificação de imagens, detecção de objetos e reconhecimento facial. É escrito de uma forma que é fácil de compreender, tanto para os novos como para os especialistas, usando exemplos práticos e ilustrações em todo o lado. O livro inclui exemplos reais e estudos de caso para demonstrar a aplicação da aprendizagem de máquinas e técnicas de aprendizagem profunda na indústria. O livro também aborda temas avançados como treinamento de transmissão e configuração fina de modelos pré-treinados e implantação de modelos na nuvem. Ele é uma introdução ao TensorFlow 2.0, que é a última versão desta popular biblioteca de aprendizagem de máquinas. O livro foi desenvolvido para ser acessível para leitores que não têm experiência com Python ou aprendizado de máquinas, tornando-o um recurso ideal para todos os que querem começar a trabalhar com essas tecnologias. O livro está dividido em seis capítulos: Introdução em Python; NumPy, Pandas и Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

.Cniga fornisce una panoramica semplice e breve di ogni concetto e argomento con esempi ed esercizi per aumentare la comprensione dei lettori. Questo vessillo da tasca è perfetto per gli sviluppatori che studiano per la prima volta le TensorFlow e vogliono studiarne le possibilità senza essere collegati a spiegazioni lunghe o dettagli estranei. L'autore ha anche fornito soluzioni alle pietre subacquee comuni e ai problemi che si verificano quando si lavora con il TensorFlow. Questo libro aiuterà gli sviluppatori a imparare a usare le TensorFlow per costruire le proprie reti neurali e applicarle alle attività di visione dei computer, come classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti e riconoscimento facciale. È scritto in un modo che è facile da comprendere sia per i nuovi arrivati che per gli esperti, utilizzando esempi pratici e illustrazioni ovunque. Il libro comprende esempi reali e studi di caso per dimostrare l'applicazione dell'apprendimento automatico e tecniche di apprendimento approfondito nell'industria. Il libro affronta anche argomenti avanzati come l'apprendimento del trasferimento e la configurazione sottile di modelli pre-addestrati e l'installazione di modelli su cloud. È un'introduzione al TensorFlow 2.0, che è l'ultima versione di questa popolare biblioteca di apprendimento automatico. Il libro è progettato per essere accessibile ai lettori che non hanno esperienza con Python o apprendimento automatico, il che lo rende una risorsa ideale per tutti coloro che vogliono iniziare a lavorare con queste tecnologie. Il libro è suddiviso in sei capitoli: Introduzione a Python; NumPy, Pandas и Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

.Das Buch enthält einen einfachen und kurzen Überblick über jedes Konzept und Thema mit Beispielen und Übungen, um das Verständnis der ser zu stärken. Diese Pocket-Grundierung ist ideal für Entwickler, die TensorFlow zum ersten Mal lernen und seine Fähigkeiten erkunden möchten, ohne sich in langen Erklärungen oder nebensächlichen Details zu verfangen. Der Autor lieferte auch Lösungen für häufige Fallstricke und Probleme, die bei der Arbeit mit TensorFlow auftreten. Dieses Buch wird Entwicklern helfen zu lernen, wie sie TensorFlow verwenden, um ihre eigenen neuronalen Netzwerke aufzubauen und sie auf Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Gesichtserkennung anzuwenden. Es ist so geschrieben, dass es sowohl für Anfänger als auch für Experten leicht zu verstehen ist, wobei praktische Beispiele und Illustrationen überall verwendet werden. Das Buch enthält reale Beispiele und Fallstudien, um die Anwendung von maschinellem rnen und Deep-arning-Techniken in der Industrie zu demonstrieren. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Übertragungstraining und Feinabstimmung von vortrainierten Modellen sowie den Einsatz von Modellen in der Cloud. Es ist eine Einführung in TensorFlow 2.0, die neueste Version dieser beliebten Bibliothek für maschinelles rnen. Das Buch wurde entwickelt, um für ser zugänglich zu sein, die keine Erfahrung mit Python oder maschinellem rnen haben, was es zu einer idealen Ressource für alle macht, die mit diesen Technologien beginnen möchten. Das Buch ist in sechs Kapitel unterteilt: Einführung in Python; NumPy, Pandas и Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

. Książka zapewnia prosty i zwięzły przegląd każdej koncepcji i tematu, z przykładami i ćwiczeniami, aby zwiększyć zrozumienie czytelników. Ten podkład kieszonkowy jest idealny dla deweloperów, którzy po raz pierwszy badają TensorFlow i chcą zbadać jego możliwości bez wpadania w dół w długie wyjaśnienia lub obce szczegóły. Autor dostarczył również rozwiązania wspólnych pułapek i problemów napotkanych podczas pracy z TensorFlow. Ta książka pomoże programistom dowiedzieć się, jak używać TensorFlow do budowy własnych sieci neuronowych i zastosować je do zadań wizji komputera, takich jak klasyfikacja obrazu, wykrywanie obiektów i rozpoznawanie twarzy. Jest napisany w sposób, który jest łatwy dla początkujących i ekspertów zarówno do zrozumienia, za pomocą praktycznych przykładów i ilustracji wszędzie. Książka zawiera przykłady w świecie rzeczywistym i studia przypadków w celu wykazania zastosowania technik uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w przemyśle. Książka obejmuje również zaawansowane tematy, takie jak szkolenia transferowe i precyzyjne modele treningowe, a także modele wdrożeniowe w chmurze. To wprowadzenie do TensorFlow 2.0, która jest najnowszą wersją tej popularnej biblioteki do nauki maszyn. Książka ma być dostępna dla czytelników, którzy nie mają doświadczenia z Pythonem ani nauką maszyn, co czyni ją idealnym zasobem dla każdego, kto chce zacząć od tych technologii. Książka podzielona jest na sześć rozdziałów: Wprowadzenie do Pythona; NumPy, Pandas, Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

. הספר מספק סקירה פשוטה ותמציתית של כל מושג ונושא, פריימר הכיס הזה הוא אידיאלי למפתחים שחוקרים את TensorFlow בפעם הראשונה ורוצים לחקור את היכולות שלה מבלי להסתבך עם הסברים ארוכים או פרטים זרים. המחבר גם סיפק פתרונות למלכודות משותפות ולבעיות שנתקלו בהן בעת העבודה עם TensorFlow. ספר זה יעזור למפתחים ללמוד כיצד להשתמש ב-TensorFlow כדי לבנות רשתות עצביות משלהם, וליישם אותן על משימות ראיית מחשב כגון סיווג תמונה, זיהוי אובייקטים וזיהוי פנים. זה כתוב בצורה שקל למתחילים ומומחים כאחד להבין, באמצעות דוגמאות מעשיות ואיורים בכל מקום. הספר כולל דוגמאות ממשיות ומחקרי מקרים כדי להדגים את היישום של למידת מכונה ושיטות למידה מעמיקה בתעשייה. הספר עוסק גם בנושאים מתקדמים כמו אימוני העברה ומודלים שהוכשרו מראש, כמו גם פריסת מודלים בענן. היא מייצגת מבוא ל-TensorFlow 2.0, שהוא הגרסה האחרונה של ספריית לימוד מכונה פופולרית זו. הספר נועד להיות נגיש לקוראים שאין להם ניסיון עם פייתון או למידת מכונה, מה שהופך אותו למשאב אידיאלי עבור כל מי שמחפש להתחיל עם טכנולוגיות אלה. הספר מחולק לשישה פרקים: מבוא לפייתון; NumPy, Pandas Matplotlib; סקיט-ללמוד; TensorFlow 1.''

.Kitap, okuyucuların anlayışını artırmak için örnekler ve alıştırmalarla her kavram ve konuya basit ve özlü bir genel bakış sunar. Bu cep astarı, TensorFlow'u ilk kez araştıran ve uzun açıklamalara veya yabancı ayrıntılara takılmadan yeteneklerini keşfetmek isteyen geliştiriciler için idealdir. Yazar ayrıca, TensorFlow ile çalışırken karşılaşılan yaygın tuzaklara ve sorunlara çözümler sağlamıştır. Bu kitap, geliştiricilerin kendi sinir ağlarını oluşturmak için TensorFlow'u nasıl kullanacaklarını öğrenmelerine ve bunları görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve yüz tanıma gibi bilgisayar görme görevlerine uygulamalarına yardımcı olacaktır. Her yerde pratik örnekler ve illüstrasyonlar kullanarak yeni başlayanların ve uzmanların anlaması kolay bir şekilde yazılmıştır. Kitap, endüstride makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinin uygulanmasını göstermek için gerçek dünyadan örnekler ve vaka çalışmaları içermektedir. Kitap ayrıca, transfer eğitimi ve önceden eğitilmiş modellerin ince ayarlanması ve bulutta modellerin dağıtılması gibi gelişmiş konuları da kapsamaktadır. Bu popüler makine öğrenme kütüphanesinin en son sürümü olan TensorFlow 2.0'a bir giriş niteliğindedir. Kitap, Python veya makine öğrenimi konusunda deneyimi olmayan okuyucular için erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve bu teknolojilere başlamak isteyen herkes için ideal bir kaynaktır. Kitap altı bölüme ayrılmıştır: Python'a giriş; NumPy, Pandalar и Matplotlib; Scikit-learn; TensorFlow 1.

يقدم الكتاب لمحة عامة بسيطة وموجزة عن كل مفهوم وموضوع، مع أمثلة وتمارين لزيادة فهم القراء. يعد هذا الدليل التمهيدي للجيب مثاليًا للمطورين الذين يستكشفون TensorFlow لأول مرة ويريدون استكشاف قدراته دون التعثر في تفسيرات مطولة أو تفاصيل غريبة. كما قدم المؤلف حلولاً للمزالق والمشاكل الشائعة التي واجهتها عند العمل مع TensorFlow. سيساعد هذا الكتاب المطورين على تعلم كيفية استخدام TensorFlow لبناء شبكاتهم العصبية الخاصة، وتطبيقها على مهام رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه. إنه مكتوب بطريقة يسهل على المبتدئين والخبراء على حد سواء فهمها، باستخدام أمثلة عملية ورسوم توضيحية في كل مكان. يتضمن الكتاب أمثلة واقعية ودراسات حالة لإثبات تطبيق تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق في الصناعة. يغطي الكتاب أيضًا موضوعات متقدمة مثل التدريب على النقل وضبط النماذج المدربة مسبقًا، بالإضافة إلى نشر النماذج في السحابة. إنه يمثل مقدمة لـ TensorFlow 2.0، وهو أحدث إصدار من مكتبة التعلم الآلي الشهيرة هذه. تم تصميم الكتاب ليكون في متناول القراء الذين ليس لديهم خبرة في Python أو التعلم الآلي، مما يجعله مصدرًا مثاليًا لأي شخص يتطلع إلى البدء بهذه التقنيات. ينقسم الكتاب إلى ستة فصول: مقدمة لبايثون ؛ NumPy, Pandas и Matplotlib; Scikit-learn ؛ TensorFlow 1.

이 책은 독자의 이해를 높이기위한 예와 연습과 함께 각 개념과 주제에 대한 간단하고 간결한 개요를 제공합니다. 이 포켓 프라이머는 TensorFlow를 처음 탐색하고 긴 설명이나 외부 세부 사항에 얽매이지 않고 기능을 탐색하려는 개발자에게 이상적입니다. 저자는 또한 TensorFlow와 함께 작업 할 때 발생하는 일반적인 함정과 문제에 대한 솔루션을 제공했습니 이 책은 개발자가 TensorFlow를 사용하여 자체 신경망을 구축하고 이미지 분류, 물체 감지 및 얼굴 인식과 같은 컴퓨터 비전 작업에 적용하는 방법을 배우는 데 도움이됩니다. 초보자와 전문가 모두 실용적인 예와 삽화를 사용하여 이해하기 쉬운 방식으로 작성되었습니다. 이 책에는 산업에서 기계 학습 및 딥 러닝 기술의 적용을 입증하기위한 실제 사례 및 사례 연구가 포함되어 있습니다. 이 책은 또한 클라우드에 모델을 배포 할뿐만 아니라 전송 교육 및 미세 조정 사전 훈련 된 모델과 같은 고급 주제를 다룹니다. 이 인기있는 머신 러닝 라이브러리의 최신 버전 인 TensorFlow 2.0에 대한 소개를 나타냅니다. 이 책은 파이썬이나 머신 러닝에 대한 경험이없는 독자가 액세스 할 수 있도록 설계되어 이러한 기술을 시작하려는 사람에게 이상적인 리소스입니다. 이 책은 6 개의 장으로 나뉩니다: 파이썬 소개; NumPy, Pandas... Matplotlib; Scikit-learn; 텐 소르 플로우 1.

。本は読者の理解を高めるための例と演習で、各概念とトピックの簡単で簡潔な概要を提供します。このポケットプライマーは、TensorFlowを初めて探索している開発者に理想的であり、長い説明や余分な詳細に困ることなくその機能を探索したいと考えています。著者はまた、TensorFlowで作業するときに発生する一般的な落とし穴や問題の解決策を提供しました。本書は、開発者がTensorFlowを使って独自のニューラルネットワークを構築する方法を学び、画像分類、物体検出、顔認識などのコンピュータビジョンタスクに適用するのに役立ちます。初心者でも専門家でも理解しやすい方法で書かれており、どこでも実用的な例やイラストを使用しています。本書には、機械学習とディープラーニング技術の業界での応用を実証する実例とケーススタディが含まれています。この本では、転送トレーニングや事前に訓練されたモデルの微調整、クラウドへのモデルの展開などの高度なトピックも取り上げられています。これは、この人気のある機械学習ライブラリの最新バージョンであるTensorFlow 2。0の紹介を表しています。この本は、Pythonや機械学習の経験のない読者にアクセスできるように設計されており、これらの技術を始めるために探している人にとって理想的なリソースです。本は6つの章に分かれています：Pythonの紹介；NumPy、 パンダスPatplotlib；Scikit-learn；TensorFlow 1。

. Kniga簡單而簡潔地概述了每個概念和主題，並提供了示例和練習，以增強讀者的理解。這款袖珍入門非常適合首次研究TensorFlow的開發人員,他們希望探索其功能,而不必陷入冗長的解釋或異物。作者還為使用TensorFlow時遇到的常見陷阱和問題提供了解決方案。本書將幫助開發人員學習如何使用TensorFlow構建自己的神經網絡，並將它們應用於計算機視覺任務，例如圖像分類，對象檢測和面部識別。它的編寫方式使新手和專家都可以輕松理解，並使用實用的示例和插圖。該書包括實例和案例研究，以證明機器學習和深度學習技術在工業中的應用。該書還探討了高級主題，例如傳輸學習和微調預先訓練的模型以及模型在雲中的部署。它是TensorFlow 2.0的介紹，TensorFlow 2.0是該流行機器學習庫的最新版本。該書旨在提供給沒有Python或機器學習經驗的讀者，使其成為任何希望開始使用這些技術的人的理想資源。該書分為六章：Python簡介；NumPy, Pandas и Matplotlib;Scikit-learn;TensorFlow 1.