Neuronale Netze mit C# programmieren
Tedesco, Daniel Basler, 2021Solo 2 pezzi in stock presso il fornitore
Informazioni sul prodotto
Programmare reti neurali con C#
- Costruzione e addestramento di reti neurali
- Comprendere e utilizzare importanti algoritmi di machine learning
- Lavorare con ML.NET e Infer.NET
- Introduzione al framework open source TensorFlow.NET
- Creazione di un chatbot Lex per .NET
- Tutti gli esempi sono realizzabili con Visual Studio e C#
- Il vostro vantaggio esclusivo: E-Book incluso con l'acquisto del libro cartaceo
Desiderate sviluppare reti neurali e algoritmi di machine learning con C#? In questo libro troverete un'introduzione ben comprensibile alle basi e vi verrà mostrato come applicare reti neurali e algoritmi di machine learning nei vostri progetti. Con l'aiuto di esempi, creerete e addestrerete la vostra prima rete neurale per la manutenzione predittiva di una macchina di produzione.
Nella parte pratica imparerete come utilizzare i modelli TensorFlow in ML.NET o utilizzare direttamente Infer.NET. Inoltre, utilizzerete l'analisi predittiva e il sentiment analysis per familiarizzare con gli algoritmi di machine learning. Tutti i progetti presentati nel libro sono programmati in C# e sono disponibili per il download. È richiesta una conoscenza di base di C# per lavorare con il libro. Tutti i progetti possono essere realizzati senza richiedere grandi risorse di calcolo.
Contenuti
Intelligenza artificiale: fondamenti, concetti e metodi di machine learning, costruzione e addestramento di reti neurali, simulazione di macchine con Multilayer Perceptron (MLP), backpropagation, Reti Neurali Ricorrenti, Reti Neurali Convoluzionali, Machine Learning as a Service, analisi predittiva, riconoscimento degli oggetti, analisi del sentiment.
Daniel Basler lavora come Lead Developer e architetto software. Le sue aree di specializzazione includono app cross-platform, Android, JavaScript e tecnologie Microsoft. Sviluppa, tra l'altro, software per sistemi di stoccaggio a scaffale e a superficie, nonché visualizzazione di impianti, e utilizza in questo contesto metodi di machine learning in modo crescente.