Salvaris, M: Deep Learning mit Microsoft Azure

Materialien zum Buch ... 11


Über die Autoren ... 13


Vorwort ... 17


Einleitung ... 21




TEIL I Ihr Einstieg in die künstliche Intelligenz ... 25



1. Einführung in die künstliche Intelligenz ... 27


1.1 ... Microsoft und KI ... 29

1.2 ... Machine Learning ... 32

1.3 ... Deep Learning ... 36

1.4 ... Zusammenfassung ... 46



2. Überblick über Deep Learning ... 47


2.1 ... Allgemeine Netzwerkstrukturen ... 48

2.2 ... Der Deep-Learning-Workflow ... 55

2.3 ... Zusammenfassung ... 67



3. Trends im Deep Learning ... 69


3.1 ... Variationen in Netzwerkarchitekturen ... 69

3.2 ... Hardware ... 78

3.3 ... Grenzen des Deep Learnings ... 81

3.4 ... Ein Blick in die Zukunft: Was können wir von Deep Learning erwarten? ... 85

3.5 ... Zusammenfassung ... 88




TEIL II Die Azure KI-Plattform und Ihr Werkzeugkasten ... 89



4. Microsoft-KI-Plattform ... 91


4.1 ... Dienste ... 93

4.2 ... Infrastruktur ... 97

4.3 ... Tools ... 102

4.4 ... Gesamte Azure-Plattform ... 104

4.5 ... Erste Schritte mit der Deep Learning Virtual Machine ... 105

4.6 ... Zusammenfassung ... 107



5. Cognitive Services und Custom Vision ... 109


5.1 ... Vorkonfigurierte KI: Anlass und Vorgehensweise ... 109

5.2 ... Cognitive Services nutzen ... 111

5.3 ... Verfügbare Arten von Cognitive Services ... 114

5.4 ... Erste Schritte mit Cognitive Services ... 121

5.5 ... Custom Vision ... 127

5.6 ... Zusammenfassung ... 134




TEIL III KI-Netzwerke in der Praxis ... 137



6. Convolutional Neural Networks ... 139


6.1 ... Die Faltung in Convolutional Neural Networks ... 140

6.2 ... CNN-Architektur ... 146

6.3 ... Trainieren eines Klassifizierungs-CNN ... 146

6.4 ... Gründe für die Verwendung von CNNs ... 148

6.5 ... Trainieren eines CNN

Salvaris, MathewDr. Mathew Salvaris ist Senior Data Scientist bei Microsoft im Azure CAT, wo er in einem Team aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren arbeitet, das auf der Cloud-KI-Plattform von Microsoft Machine-Learning- und KI-Lösungen für externe Unternehmen entwickelt.Dean, DanielleDr. Danielle Dean ist Principal Data Science Lead bei Microsoft im Azure CAT, wo sie ein Team aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren leitet, das auf der Cloud-KI-Plattform von Microsoft zusammen mit externen Unternehmen Lösungen für künstliche Intelligenz entwickelt.Tok, Wee HyongDr. Wee Hyong Tok ist Principal Data Science Manager bei Microsoft im Bereich Cloud und KI. Er leitet das Team "AI for Earth Engineering and Data Science" mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, die daran arbeiten, die Grenzen moderner Deep-Learning-Algorithmen und -Systeme zu erweitern. Sein Team arbeitet umfassend mit Deep-Learning-Frameworks, von TensorFlow über CNTK und Keras bis hin zu PyTorch.