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Lernt CNN nicht PyTorch?
Ja, CNN (Convolutional Neural Network) ist ein Deep Learning-Modell, das in der Regel mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow implementiert wird. PyTorch ist eine beliebte Wahl für das Training von CNNs aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen und Tools, die das Training und die Auswertung von CNNs erleichtern. **
Soll ich PyTorch oder TensorFlow lernen?
Die Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. den spezifischen Anforderungen deines Projekts, der Verfügbarkeit von Ressourcen und der Community-Unterstützung. Beide Frameworks sind weit verbreitet und haben ihre Vor- und Nachteile. Es kann hilfreich sein, mit beiden zu experimentieren und zu sehen, welches besser zu deinen Bedürfnissen passt. **
PyTorch, Fachbücher von Bert Gollnick
Das Buch "PyTorch-Programmierung professionell" von Bert Gollnick bietet eine umfassende Einführung in das weit verbreitete Deep-Learning-Framework PyTorch. Es richtet sich an Fachleute und Lernende, die praktische Kenntnisse in der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen erwerben möchten. Anhand realer Projektszenarien werden die Leser durch die verschiedenen Aspekte der PyTorch-Programmierung geführt, von der Datenaufbereitung über das Training bis hin zum Deployment von Modellen. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Computer Vision, Zeitreihenanalysen und die Nutzung vortrainierter Modelle. Die Leser profitieren von vollständigen Codebeispielen, die auf handelsüblicher Hardware lauffähig sind, und lernen, wie sie moderne Tools wie PyTorch Lightning, TensorBoard und FastAPI effektiv einsetzen können. Die klare Struktur und die praxisorientierte Herangehensweise machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit Deep Learning und der Programmierung in PyTorch beschäftigen möchten.
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PyTorch für Deep Learning, Fachbücher von Ian Pointer
Der praktische Einstieg in PyTorch Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln. Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen. Aus dem Inhalt: Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.
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Ähnliche Suchbegriffe für Pytorch
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PyTorch für KI und ML, Fachbücher von Laurence MoroneyDas Fachbuch 'PyTorch für KI und ML' von Laurence Moroney bietet einen praxisorientierten Leitfaden für Python-Entwickler*innen, die in die Welt der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning einsteigen möchten. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zur Nutzung von PyTorch, um KI-Modelle für verschiedene Anwendungsbereiche wie Computer Vision, Natural Language Processing und Sequenzmodellierung zu erstellen. Der code-basierte Ansatz ermöglicht es, komplexe Konzepte verständlich zu erlernen, ohne dass fortgeschrittene mathematische Kenntnisse erforderlich sind. Leser*innen erhalten praxisnahe Anleitungen, um eigene Projekte zu entwickeln und Modelle sicher im Web und in der Cloud bereitzustellen. Das Buch legt einen besonderen Fokus auf generative KI-Techniken unter Einsatz von Hugging Face Diffusers und Transformers, wodurch es auch für den Einsatz in modernen KI-Anwendungen bestens gerüstet ist. Die verständliche Darstellung und der direkte Praxisbezug machen es zu einem idealen Einstieg in die KI-Entwicklung, der sowohl für Einsteiger*innen als auch für erfahrene Programmierer*innen geeignet ist. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass sie den aktuellen Anforderungen der KI-Branche gerecht werden und den Leser*innen ermöglichen, innovative Projekte zu realisieren.44,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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GANs mit PyTorch selbst programmieren, Fachbücher von Tariq RashidNeues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs. Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an. GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie aussergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar. GANs sind "die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" - sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet neuronaler Netze, über Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, realistisch wirkende Fotos, Videos oder Texte neu zu generieren. Die Netze trainieren sich gegenseitig: Auf Basis realer Daten erzeugt der Generator künstliche Inhalte, der Diskriminator weist Daten mit schlechter Qualität zurück. Mit diesem Buch können Sie selbst ganz praktisch ausprobieren, wie GANs funktionieren. Wie in seinem Bestseller "Neuronale Netze selbst programmieren", auf den dieses Buch aufbaut, erläutert Tariq Rashid jede Technik Schritt für Schritt mit vielen anschaulichen Abbildungen. Sie erfahren, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren: Sie lernen die Grundlagen von PyTorch und programmieren damit Ihr erstes neuronales Netz auf Google Colab. Sie starten dann mit einem einfachen GAN, um einen typischen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank mit handgeschriebenen Zahlen. Mit diesem Wissen programmieren Sie ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Sie finden heraus, wo das GAN versagt, schaffen Abhilfe und verbessern die Leistung und Stabilität Ihres Modells. Abschliessend erkunden Sie auch anspruchsvollere Themen wie Convolutional und Conditional GANs. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht die.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch, Fachbücher von Aurélien GéronDas Buch "Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch" von Aurélien Géron bietet eine umfassende Einführung in die Welt des Machine Learning. Es richtet sich an alle, die ihre Programmierkenntnisse erweitern und praktische Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickeln möchten. Der Autor nutzt das führende Framework PyTorch, um die Grundlagen des Machine Learning verständlich zu erklären. Die Leser lernen nicht nur die grundlegenden Techniken wie Datenexploration, Regression und Clustering, sondern auch fortgeschrittene Konzepte wie Transformer, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning. Jedes Kapitel enthält zahlreiche Übungen und Lösungen, die es den Lesern ermöglichen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen. Mit einem klaren Fokus auf praktische Beispiele und einem Minimum an Theorie ist dieses Buch ideal für alle, die in die spannende Welt des Machine Learning einsteigen möchten.59,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Acronis Cyber Protect Standard Virtual HostMit Acronis Cyber Protect Standard Virtual Host können Sie VMware- und Microsoft-Virtualisierungshosts und alle darauf laufenden VMs sichern, einschließlich laufender Anwendungen (Exchange, SQL Server, SharePoint und Active Directory). Cyber Protect Standard Edition bietet Standard-Backup-Funktionen sowie umfassende Cyber Protection-Funktionen (einschließlich Continuous Protection, Data Protection Map, Festplattenüberwachung). Beinhaltet 250 GB Cloud-Speicher pro Lizenz. Kaufargumente von Acronis Cyber Protect Standard Virtual Host Cyber Security und Endpunktschutz Verwaltung des Endpunktschutzes einschließlich Schwachstellenbewertung und Patch-Verwaltung, Remote-Desktop und Laufwerk-Statusprüfungen. Malware-Schutz Umfassender KI-basierter Malware-Schutz der nächsten Generation, einschließlich URL-Filterung und automatisierten Backup-Scans. Backup und Wiederherstellung Schnelles und zuverlässiges Recovery für Ihre Applikationen, Systeme und Daten auf allen Geräten zum Schutz vor allen Vorfällen. Funktionen mit Acronis Cyber Protect Standard Virtual Host VMware vSphere ESXi und Microsoft Hyper-V Server-Backup Agentenloses Backup von VMs, Bare Metal und granulare Wiederherstellung von Hosts und einzelnen Elementen aus VMware ESX(i) oder Microsoft Hyper-V Umgebungen. Microsoft Exchange-, SQL-, SharePoint- und Active Directory-Backup Unterstützt die Sicherung von laufenden Exchange-, SQL-, SharePoint- und Active Directory-Datenbanken. Microsoft Azure- und Amazon EC2-Cloud-Workloads Unterstützung von Backups für Azure- und Amazon EC2-Cloud-Workloads. Backup auf lokale Festplatten, NAS und SAN Unterstützt Backups auf lokale Festplatten oder netzwerkbasierte Speichersysteme (NAS, SAN). Acronis Universal Restore Wiederherstellung von Windows- und Linux-Systemen auf unterschiedlichen Plattformen (andere Hardware, Hypervisor, Cloud). Acronis Active Protection Erkennt verdächtige Änderungen an Daten, Backups und Acronis-Agenten. Diese werden blockiert und zurückgesetzt. So werden Daten und Systeme vor Ransomware-Angriffen geschützt. Bare Metal Recovery Stellt komplette Systeme aus einem Image-Backup wieder her, ohne Neustart des Betriebssystems, Installation von Programmen, Konfiguration von Einstellungen etc. Intelligenter Backup-Zeitplan Automatische Anpassung von Patch-, Scan- und Backup-Prozessen an aktuelle CPOC-Meldungen. Continuous Data Protection (CDP) Mit Continuous Data Protection (CDP) vermeiden Sie selbst den kleinsten Datenverlust bei wichtigen Anwendungen Failsafe Patching Automatisches Backup von Endpunkten vor der Installation von Patches für ein sofortiges Rollback Data Protection Card Überwachen Sie den Schutzstatus von Dateien mit Klassifizierung, Reporting und Analyse von unstrukturierten Daten. Acronis Cyber Protect-Editionen vergleich Funktionen Essentials Standard Advanced Backup Advanced Datenschutz Sicherung auf Dateiebene ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Image-basierte Sicherung ✔️ ✔️ ✔️ Lokale Sicherung ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Mobile Datensicherung ✔️ ✔️ Nur Cloud-Bereitstellung NAS/Aktiensicherung ✔️ ✔️ ✔️ Inkrementelle/differenzielle Backups ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Backup Window (Verkehrsdrosselung) ✔️ ✔️ ✔️ Mehrzielsicherungen (Sicherungsreplikation) ✔️ ✔️ ✔️ Archiv-Komprimierung ✔️ ✔️ ✔️ Backup-Validierung (Prüfsummen) ✔️ ✔️ ✔️ Aufbewahrungsvorschriften ✔️ ✔️ ✔️ Blockchain backup notarization ✔️ ✔️ Bare Metal Recovery (BMR) ✔️ ✔️ ✔️ BMR auf ungleicher Hardware (Universal Restore), P2V, V2P, V2V ✔️ ✔️ ✔️ XenServer, KVM, RHV, Oracle VM Server ✔️ ✔️ Cybersecurity Schutz vor Ransomware und Kryptojacking ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Antivirus- und Anti-Malware-Schutz ✔️ ✔️ ✔️ Exploit prevention ✔️ ✔️ URL-Filterung ✔️ ✔️ ✔️ URL-Filterung mit Kategorisierung ✔️ ✔️ Verwaltung des Windows Defender-Virenschutzes ✔️ ✔️ ✔️ Verwaltung von Microsoft Security Essentials ✔️ ✔️ ✔️ Bedrohungsmeldungen ✔️ ✔️ ✔️ Ferngesteuertes Löschen von Geräten ✔️ ✔️ ✔️ Überwachung des Festplattenzustands ✔️ ✔️ Karte zum Datenschutz ✔️ ✔️ Kontinuierliche Datensicherung ✔️ Forensische Sicherung ✔️ Sichere Wiederherstellung der Backups ✔️ Unternehmens-Zulassungsliste ...366,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist die Verbindung zwischen PyTorch und Apple M1?
PyTorch ist ein Open-Source-Maschinenlern-Framework, das von Facebook entwickelt wurde. Apple M1 ist ein von Apple entwickelter Prozessor, der auf der ARM-Architektur basiert. Apple hat eine Version von PyTorch entwickelt, die speziell für den M1-Prozessor optimiert ist, um eine verbesserte Leistung und Effizienz auf Apple-Geräten zu ermöglichen. **
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Warum funktioniert PyTorch mit CUDA in PyCharm/IntelliJ nicht?
PyTorch mit CUDA funktioniert möglicherweise nicht in PyCharm/IntelliJ, weil diese IDEs standardmäßig nicht für die Verwendung von CUDA konfiguriert sind. Um PyTorch mit CUDA in PyCharm/IntelliJ zu verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass CUDA korrekt installiert und konfiguriert ist und die entsprechenden Umgebungsvariablen gesetzt sind. Sie müssen möglicherweise auch die Projekteinstellungen in PyCharm/IntelliJ anpassen, um die CUDA-Unterstützung zu aktivieren. **
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Was bedeuten die Zahlen bei der Modellvorhersage neuronaler Netze in PyTorch?
Die Zahlen bei der Modellvorhersage neuronaler Netze in PyTorch repräsentieren die Wahrscheinlichkeiten, mit denen das Modell verschiedene Klassen oder Kategorien vorhersagt. Jede Zahl steht für die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Klasse. In der Regel wird die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Vorhersage des Modells betrachtet. **
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Wie kann man mit einem VPN (Virtual Private Network) seine Online-Privatsphäre und Sicherheit verbessern? Welche Vorteile bietet die Nutzung eines VPN (Virtual Private Network) für die Internet-Sicherheit?
Ein VPN verschlüsselt den Internetverkehr, um die Privatsphäre zu schützen und die Daten vor Hackern zu sichern. Durch die Verwendung eines VPNs können Benutzer ihre IP-Adresse verbergen und ihre Online-Aktivitäten anonymisieren. Ein VPN bietet auch Schutz vor öffentlichen WLAN-Hotspots und verhindert, dass Dritte auf sensible Informationen zugreifen. **
Rashid, Tariq: GANs mit PyTorch selbst programmieren
GANs mit PyTorch selbst programmieren , Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200930, Produktform: Kartoniert, Autoren: Rashid, Tariq, Übersetzung: Langenau, Frank, Seitenzahl/Blattzahl: 216, Abbildungen: komplett in Farbe, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: Künstliche Intelligenz; Data Mining; Deep Learning; Neuronale Netze; Künstliche Neuronale Netze; Python; Big Data; AI; Artificial Intelligence; Machine Learning; Maschinelles Lernen; GAN, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV), Fachkategorie: Data Mining, Warengruppe: TB/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 166, Höhe: 15, Gewicht: 408, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, andere Sprache: 9798624728158, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Laudon, Kenneth: Management Information Systems: Managing the Digital Firm, Global Edition
Management Information Systems: Managing the Digital Firm, Global Edition , Managing the Digital Firm, Global Edition , Lenksäulen > Radaufhängung, Federung & Lenkung , Auflage: 17. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210602, Produktform: Kartoniert, Autoren: Laudon, Kenneth~Laudon, Jane, Auflage: 21017, Auflage/Ausgabe: 17. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 648, Fachschema: Business / Management~Management~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Imprint-Titels: Pearson Higher Education, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Management und Managementtechniken, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 274, Breite: 214, Höhe: 25, Gewicht: 1376, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9781292296562, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Wie heißt das englische Buch "The Network"?
Das englische Buch "The Network" heißt auf Deutsch "Das Netzwerk". Es handelt sich um einen Thriller von Jason Elliot, der im Jahr 2021 veröffentlicht wurde. Die Geschichte dreht sich um ein geheimes Spionagenetzwerk und die Machenschaften seiner Mitglieder. **
Was sind die Vorteile und Nachteile der Verwendung eines VPN (Virtual Private Network) für die Sicherheit und den Datenschutz im Internet?
Die Vorteile der Verwendung eines VPN sind die Verschlüsselung des Datenverkehrs, die Anonymität und die Umgehung von geografischen Beschränkungen. Die Nachteile sind möglicherweise langsamere Internetgeschwindigkeiten, die Abhängigkeit von einem VPN-Anbieter und die Kosten für den Service. Es ist wichtig, einen vertrauenswürdigen VPN-Anbieter zu wählen, um die Sicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten. **
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Produkte zum Begriff Pytorch:
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PyTorch, Fachbücher von Bert GollnickDas Buch "PyTorch-Programmierung professionell" von Bert Gollnick bietet eine umfassende Einführung in das weit verbreitete Deep-Learning-Framework PyTorch. Es richtet sich an Fachleute und Lernende, die praktische Kenntnisse in der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen erwerben möchten. Anhand realer Projektszenarien werden die Leser durch die verschiedenen Aspekte der PyTorch-Programmierung geführt, von der Datenaufbereitung über das Training bis hin zum Deployment von Modellen. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Computer Vision, Zeitreihenanalysen und die Nutzung vortrainierter Modelle. Die Leser profitieren von vollständigen Codebeispielen, die auf handelsüblicher Hardware lauffähig sind, und lernen, wie sie moderne Tools wie PyTorch Lightning, TensorBoard und FastAPI effektiv einsetzen können. Die klare Struktur und die praxisorientierte Herangehensweise machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit Deep Learning und der Programmierung in PyTorch beschäftigen möchten.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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PyTorch für Deep Learning, Fachbücher von Ian PointerDer praktische Einstieg in PyTorch Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln. Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen. Aus dem Inhalt: Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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PyTorch für KI und ML, Fachbücher von Laurence MoroneyDas Fachbuch 'PyTorch für KI und ML' von Laurence Moroney bietet einen praxisorientierten Leitfaden für Python-Entwickler*innen, die in die Welt der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning einsteigen möchten. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zur Nutzung von PyTorch, um KI-Modelle für verschiedene Anwendungsbereiche wie Computer Vision, Natural Language Processing und Sequenzmodellierung zu erstellen. Der code-basierte Ansatz ermöglicht es, komplexe Konzepte verständlich zu erlernen, ohne dass fortgeschrittene mathematische Kenntnisse erforderlich sind. Leser*innen erhalten praxisnahe Anleitungen, um eigene Projekte zu entwickeln und Modelle sicher im Web und in der Cloud bereitzustellen. Das Buch legt einen besonderen Fokus auf generative KI-Techniken unter Einsatz von Hugging Face Diffusers und Transformers, wodurch es auch für den Einsatz in modernen KI-Anwendungen bestens gerüstet ist. Die verständliche Darstellung und der direkte Praxisbezug machen es zu einem idealen Einstieg in die KI-Entwicklung, der sowohl für Einsteiger*innen als auch für erfahrene Programmierer*innen geeignet ist. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass sie den aktuellen Anforderungen der KI-Branche gerecht werden und den Leser*innen ermöglichen, innovative Projekte zu realisieren.44,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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GANs mit PyTorch selbst programmieren, Fachbücher von Tariq RashidNeues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs. Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an. GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie aussergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar. GANs sind "die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" - sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet neuronaler Netze, über Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, realistisch wirkende Fotos, Videos oder Texte neu zu generieren. Die Netze trainieren sich gegenseitig: Auf Basis realer Daten erzeugt der Generator künstliche Inhalte, der Diskriminator weist Daten mit schlechter Qualität zurück. Mit diesem Buch können Sie selbst ganz praktisch ausprobieren, wie GANs funktionieren. Wie in seinem Bestseller "Neuronale Netze selbst programmieren", auf den dieses Buch aufbaut, erläutert Tariq Rashid jede Technik Schritt für Schritt mit vielen anschaulichen Abbildungen. Sie erfahren, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren: Sie lernen die Grundlagen von PyTorch und programmieren damit Ihr erstes neuronales Netz auf Google Colab. Sie starten dann mit einem einfachen GAN, um einen typischen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank mit handgeschriebenen Zahlen. Mit diesem Wissen programmieren Sie ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Sie finden heraus, wo das GAN versagt, schaffen Abhilfe und verbessern die Leistung und Stabilität Ihres Modells. Abschliessend erkunden Sie auch anspruchsvollere Themen wie Convolutional und Conditional GANs. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht die.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Lernt CNN nicht PyTorch?
Ja, CNN (Convolutional Neural Network) ist ein Deep Learning-Modell, das in der Regel mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow implementiert wird. PyTorch ist eine beliebte Wahl für das Training von CNNs aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen und Tools, die das Training und die Auswertung von CNNs erleichtern. **
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Soll ich PyTorch oder TensorFlow lernen?
Die Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. den spezifischen Anforderungen deines Projekts, der Verfügbarkeit von Ressourcen und der Community-Unterstützung. Beide Frameworks sind weit verbreitet und haben ihre Vor- und Nachteile. Es kann hilfreich sein, mit beiden zu experimentieren und zu sehen, welches besser zu deinen Bedürfnissen passt. **
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Was ist die Verbindung zwischen PyTorch und Apple M1?
PyTorch ist ein Open-Source-Maschinenlern-Framework, das von Facebook entwickelt wurde. Apple M1 ist ein von Apple entwickelter Prozessor, der auf der ARM-Architektur basiert. Apple hat eine Version von PyTorch entwickelt, die speziell für den M1-Prozessor optimiert ist, um eine verbesserte Leistung und Effizienz auf Apple-Geräten zu ermöglichen. **
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Warum funktioniert PyTorch mit CUDA in PyCharm/IntelliJ nicht?
PyTorch mit CUDA funktioniert möglicherweise nicht in PyCharm/IntelliJ, weil diese IDEs standardmäßig nicht für die Verwendung von CUDA konfiguriert sind. Um PyTorch mit CUDA in PyCharm/IntelliJ zu verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass CUDA korrekt installiert und konfiguriert ist und die entsprechenden Umgebungsvariablen gesetzt sind. Sie müssen möglicherweise auch die Projekteinstellungen in PyCharm/IntelliJ anpassen, um die CUDA-Unterstützung zu aktivieren. **
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch, Fachbücher von Aurélien GéronDas Buch "Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch" von Aurélien Géron bietet eine umfassende Einführung in die Welt des Machine Learning. Es richtet sich an alle, die ihre Programmierkenntnisse erweitern und praktische Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickeln möchten. Der Autor nutzt das führende Framework PyTorch, um die Grundlagen des Machine Learning verständlich zu erklären. Die Leser lernen nicht nur die grundlegenden Techniken wie Datenexploration, Regression und Clustering, sondern auch fortgeschrittene Konzepte wie Transformer, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning. Jedes Kapitel enthält zahlreiche Übungen und Lösungen, die es den Lesern ermöglichen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen. Mit einem klaren Fokus auf praktische Beispiele und einem Minimum an Theorie ist dieses Buch ideal für alle, die in die spannende Welt des Machine Learning einsteigen möchten.59,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Acronis Cyber Protect Standard Virtual HostMit Acronis Cyber Protect Standard Virtual Host können Sie VMware- und Microsoft-Virtualisierungshosts und alle darauf laufenden VMs sichern, einschließlich laufender Anwendungen (Exchange, SQL Server, SharePoint und Active Directory). Cyber Protect Standard Edition bietet Standard-Backup-Funktionen sowie umfassende Cyber Protection-Funktionen (einschließlich Continuous Protection, Data Protection Map, Festplattenüberwachung). Beinhaltet 250 GB Cloud-Speicher pro Lizenz. Kaufargumente von Acronis Cyber Protect Standard Virtual Host Cyber Security und Endpunktschutz Verwaltung des Endpunktschutzes einschließlich Schwachstellenbewertung und Patch-Verwaltung, Remote-Desktop und Laufwerk-Statusprüfungen. Malware-Schutz Umfassender KI-basierter Malware-Schutz der nächsten Generation, einschließlich URL-Filterung und automatisierten Backup-Scans. Backup und Wiederherstellung Schnelles und zuverlässiges Recovery für Ihre Applikationen, Systeme und Daten auf allen Geräten zum Schutz vor allen Vorfällen. Funktionen mit Acronis Cyber Protect Standard Virtual Host VMware vSphere ESXi und Microsoft Hyper-V Server-Backup Agentenloses Backup von VMs, Bare Metal und granulare Wiederherstellung von Hosts und einzelnen Elementen aus VMware ESX(i) oder Microsoft Hyper-V Umgebungen. Microsoft Exchange-, SQL-, SharePoint- und Active Directory-Backup Unterstützt die Sicherung von laufenden Exchange-, SQL-, SharePoint- und Active Directory-Datenbanken. Microsoft Azure- und Amazon EC2-Cloud-Workloads Unterstützung von Backups für Azure- und Amazon EC2-Cloud-Workloads. Backup auf lokale Festplatten, NAS und SAN Unterstützt Backups auf lokale Festplatten oder netzwerkbasierte Speichersysteme (NAS, SAN). Acronis Universal Restore Wiederherstellung von Windows- und Linux-Systemen auf unterschiedlichen Plattformen (andere Hardware, Hypervisor, Cloud). Acronis Active Protection Erkennt verdächtige Änderungen an Daten, Backups und Acronis-Agenten. Diese werden blockiert und zurückgesetzt. So werden Daten und Systeme vor Ransomware-Angriffen geschützt. Bare Metal Recovery Stellt komplette Systeme aus einem Image-Backup wieder her, ohne Neustart des Betriebssystems, Installation von Programmen, Konfiguration von Einstellungen etc. Intelligenter Backup-Zeitplan Automatische Anpassung von Patch-, Scan- und Backup-Prozessen an aktuelle CPOC-Meldungen. Continuous Data Protection (CDP) Mit Continuous Data Protection (CDP) vermeiden Sie selbst den kleinsten Datenverlust bei wichtigen Anwendungen Failsafe Patching Automatisches Backup von Endpunkten vor der Installation von Patches für ein sofortiges Rollback Data Protection Card Überwachen Sie den Schutzstatus von Dateien mit Klassifizierung, Reporting und Analyse von unstrukturierten Daten. Acronis Cyber Protect-Editionen vergleich Funktionen Essentials Standard Advanced Backup Advanced Datenschutz Sicherung auf Dateiebene ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Image-basierte Sicherung ✔️ ✔️ ✔️ Lokale Sicherung ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Mobile Datensicherung ✔️ ✔️ Nur Cloud-Bereitstellung NAS/Aktiensicherung ✔️ ✔️ ✔️ Inkrementelle/differenzielle Backups ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Backup Window (Verkehrsdrosselung) ✔️ ✔️ ✔️ Mehrzielsicherungen (Sicherungsreplikation) ✔️ ✔️ ✔️ Archiv-Komprimierung ✔️ ✔️ ✔️ Backup-Validierung (Prüfsummen) ✔️ ✔️ ✔️ Aufbewahrungsvorschriften ✔️ ✔️ ✔️ Blockchain backup notarization ✔️ ✔️ Bare Metal Recovery (BMR) ✔️ ✔️ ✔️ BMR auf ungleicher Hardware (Universal Restore), P2V, V2P, V2V ✔️ ✔️ ✔️ XenServer, KVM, RHV, Oracle VM Server ✔️ ✔️ Cybersecurity Schutz vor Ransomware und Kryptojacking ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Antivirus- und Anti-Malware-Schutz ✔️ ✔️ ✔️ Exploit prevention ✔️ ✔️ URL-Filterung ✔️ ✔️ ✔️ URL-Filterung mit Kategorisierung ✔️ ✔️ Verwaltung des Windows Defender-Virenschutzes ✔️ ✔️ ✔️ Verwaltung von Microsoft Security Essentials ✔️ ✔️ ✔️ Bedrohungsmeldungen ✔️ ✔️ ✔️ Ferngesteuertes Löschen von Geräten ✔️ ✔️ ✔️ Überwachung des Festplattenzustands ✔️ ✔️ Karte zum Datenschutz ✔️ ✔️ Kontinuierliche Datensicherung ✔️ Forensische Sicherung ✔️ Sichere Wiederherstellung der Backups ✔️ Unternehmens-Zulassungsliste ...366,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Rashid, Tariq: GANs mit PyTorch selbst programmierenGANs mit PyTorch selbst programmieren , Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200930, Produktform: Kartoniert, Autoren: Rashid, Tariq, Übersetzung: Langenau, Frank, Seitenzahl/Blattzahl: 216, Abbildungen: komplett in Farbe, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: Künstliche Intelligenz; Data Mining; Deep Learning; Neuronale Netze; Künstliche Neuronale Netze; Python; Big Data; AI; Artificial Intelligence; Machine Learning; Maschinelles Lernen; GAN, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV), Fachkategorie: Data Mining, Warengruppe: TB/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 166, Höhe: 15, Gewicht: 408, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, andere Sprache: 9798624728158, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Laudon, Kenneth: Management Information Systems: Managing the Digital Firm, Global EditionManagement Information Systems: Managing the Digital Firm, Global Edition , Managing the Digital Firm, Global Edition , Lenksäulen > Radaufhängung, Federung & Lenkung , Auflage: 17. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210602, Produktform: Kartoniert, Autoren: Laudon, Kenneth~Laudon, Jane, Auflage: 21017, Auflage/Ausgabe: 17. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 648, Fachschema: Business / Management~Management~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Imprint-Titels: Pearson Higher Education, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Management und Managementtechniken, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 274, Breite: 214, Höhe: 25, Gewicht: 1376, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9781292296562, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,92,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was bedeuten die Zahlen bei der Modellvorhersage neuronaler Netze in PyTorch?
Die Zahlen bei der Modellvorhersage neuronaler Netze in PyTorch repräsentieren die Wahrscheinlichkeiten, mit denen das Modell verschiedene Klassen oder Kategorien vorhersagt. Jede Zahl steht für die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Klasse. In der Regel wird die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Vorhersage des Modells betrachtet. **
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Wie kann man mit einem VPN (Virtual Private Network) seine Online-Privatsphäre und Sicherheit verbessern? Welche Vorteile bietet die Nutzung eines VPN (Virtual Private Network) für die Internet-Sicherheit?
Ein VPN verschlüsselt den Internetverkehr, um die Privatsphäre zu schützen und die Daten vor Hackern zu sichern. Durch die Verwendung eines VPNs können Benutzer ihre IP-Adresse verbergen und ihre Online-Aktivitäten anonymisieren. Ein VPN bietet auch Schutz vor öffentlichen WLAN-Hotspots und verhindert, dass Dritte auf sensible Informationen zugreifen. **
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Wie heißt das englische Buch "The Network"?
Das englische Buch "The Network" heißt auf Deutsch "Das Netzwerk". Es handelt sich um einen Thriller von Jason Elliot, der im Jahr 2021 veröffentlicht wurde. Die Geschichte dreht sich um ein geheimes Spionagenetzwerk und die Machenschaften seiner Mitglieder. **
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Was sind die Vorteile und Nachteile der Verwendung eines VPN (Virtual Private Network) für die Sicherheit und den Datenschutz im Internet?
Die Vorteile der Verwendung eines VPN sind die Verschlüsselung des Datenverkehrs, die Anonymität und die Umgehung von geografischen Beschränkungen. Die Nachteile sind möglicherweise langsamere Internetgeschwindigkeiten, die Abhängigkeit von einem VPN-Anbieter und die Kosten für den Service. Es ist wichtig, einen vertrauenswürdigen VPN-Anbieter zu wählen, um die Sicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten. **
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