Praxiseinstieg Deep Learning : Mit Python Caffe TensorFlow und Spark eigene Deep Learning Anwendungen erstellen Intro Inhaltsverzeichnis Vorwort Kapitel 1: Einführung Wozu Deep Learning Zielgruppe Struktur des Buchs Weiterführende Quellen Typografische Konventionen Quellcode und Beispiele Danksagung Kapitel 2: Was ist Deep Learning Kurze Geschichte der künstlichen neuronalen Netze Wie lernen (künstliche) neuronale Netze Modelle und Trainingseinheiten Mehrschichtsysteme Backpropagation Algorithmus GPUs und Parallelisierung Lernmethoden des Deep Learning Überwachtes Lernen Unüberwachtes Lernen Bestärktes Lernen Teilüberwachtes Lernen Aktives Lernen Kapitel 3: Wozu wird Deep Learning verwendet Deep Learning bei Google TensorFlow AlphaGo Google Photo Google Translate Google Cloud ML Google AutoDraw Google self driving car Deep Learning bei Facebook Deep Learning bei IBM Deep Learning bei Microsoft Deep Learning bei Baidu Deep Learning bei Apple Deep Learning bei Amazon Amazon Web Services Polly Rekognotion Lex Kapitel 4: Werkzeuge für Deep Learning Python für die Praxis Docker Installation Docker unter macOS Docker unter Windows Docker unter Linux Docker Container zum Buch Jupyter Notebook Beispieldaten ImageNet Oxford Flowers Dataset MNIST Datenbank Web Scraping Weitere Datenquellen Kapitel 5: Zwei Deep Learning Frameworks Einführung in Caffe Blobs Workspaces Operatoren Nets Bilddaten Deep Learning mit Caffe und Caffe2 Einfürung in TensorFlow Tensoren Konstanten und Variablen Sequenzen und Zufallswerte Checkpoints Graphen und TensorBoard Placeholder und Eingabedaten Bilddaten Namen und Scopes Künstliche neuronale Netze mit TensorFlow Deep Learning mit TensorFlow Kapitel 6: Deep Learning Anwendungen Handschrifterkennung.