Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge. Real-World AI & Computer-Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow
- Autorzy:
- Anirudh Koul, Siddha Ganju, Meher Kasam
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 586
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge. Real-World AI & Computer-Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow
Whether you’re a software engineer aspiring to enter the world of deep learning, a veteran data scientist, or a hobbyist with a simple dream of making the next viral AI app, you might have wondered where to begin. This step-by-step guide teaches you how to build practical deep learning applications for the cloud, mobile, browsers, and edge devices using a hands-on approach.
Relying on years of industry experience transforming deep learning research into award-winning applications, Anirudh Koul, Siddha Ganju, and Meher Kasam guide you through the process of converting an idea into something that people in the real world can use.
- Train, tune, and deploy computer vision models with Keras, TensorFlow, Core ML, and TensorFlow Lite
- Develop AI for a range of devices including Raspberry Pi, Jetson Nano, and Google Coral
- Explore fun projects, from Silicon Valley’s Not Hotdog app to 40+ industry case studies
- Simulate an autonomous car in a video game environment and build a miniature version with reinforcement learning
- Use transfer learning to train models in minutes
- Discover 50+ practical tips for maximizing model accuracy and speed, debugging, and scaling to millions of users
Wybrane bestsellery
-
Czy chcesz odkryć świat kodowania i stać się młodym programistą w zaledwie jeden dzień? Czy chcesz nauczyć się języka, który otworzy przed tobą drzwi do fascynującego świata technologii? Czy chcesz tworzyć własne gry, aplikacje i nie tylko, korzystając z Pythona, jednego z najbardziej przyjaz...
Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin
-
Oto uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następn...
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 zł(-35%) -
Zanurz się w fascynujący świat programowania w języku Python i osiągnij imponujący poziom umiejętności w zaledwie 24 godziny! Oto kilka zalet, które sprawiają, że ta książka jest niezbędna dla każdego aspirującego programisty: Szybki start: podstawy Pythona już w pierwszych godzinach nauki ...
Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z
-
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)50.05 zł
77.00 zł(-35%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zape...(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.35 zł
119.00 zł(-35%) -
Django służy do tworzenia aplikacji internetowych w Pythonie. Pozwala w pełni skorzystać z zalet tego języka, a przy tym jest łatwy do nauki. Praca z Django jest atrakcyjna dla programistów o różnym stopniu zaawansowania, co potwierdzają badania ankietowe serwisu Stack Overflow. Aby...
Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce zrozumiesz, że w rekurencji nie kryje się żadna magia. Dowiesz się, na czym polega jej działanie i kiedy warto zastosować algorytm rekursywny, a kiedy lepiej tego nie robić. Poznasz szereg klasycznych i mniej znanych algorytmów rekurencyjnych. Pracę z zawartym tu materiałem uła...
Rekurencyjna książka o rekurencji. Zostań mistrzem rozmów kwalifikacyjnych poświęconych językom Python i JavaScript Rekurencyjna książka o rekurencji. Zostań mistrzem rozmów kwalifikacyjnych poświęconych językom Python i JavaScript
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)51.35 zł
79.00 zł(-35%) -
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych prz...
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)77.35 zł
119.00 zł(-35%)
Ebooka "Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge. Real-World AI & Computer-Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge. Real-World AI & Computer-Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge. Real-World AI & Computer-Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-3481-0, 9781492034810
- Data wydania ebooka:
- 2019-10-14 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 46.2MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 78.1MB
Spis treści ebooka
- Preface
- To the Backend/Frontend/Mobile Software Developer
- To the Data Scientist
- To the Student
- To the Teacher
- To the Robotics Enthusiast
- What to Expect in Each Chapter
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Group Acknowledgments
- Personal Acknowledgments
- 1. Exploring the Landscape of Artificial Intelligence
- An Apology
- The Real Introduction
- What Is AI?
- Motivating Examples
- A Brief History of AI
- Exciting Beginnings
- The Cold and Dark Days
- A Glimmer of Hope
- How Deep Learning Became a Thing
- Recipe for the Perfect Deep Learning Solution
- Datasets
- Model Architecture
- Frameworks
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- A continuously evolving landscape
- Hardware
- Responsible AI
- Bias
- Accountability and Explainability
- Reproducibility
- Robustness
- Privacy
- Summary
- Frequently Asked Questions
- 2. Whats in the Picture: Image Classification with Keras
- Introducing Keras
- Predicting an Images Category
- Investigating the Model
- ImageNet Dataset
- Model Zoos
- Class Activation Maps
- Summary
- 3. Cats Versus Dogs: Transfer Learning in 30 Lines with Keras
- Adapting Pretrained Models to New Tasks
- A Shallow Dive into Convolutional Neural Networks
- Transfer Learning
- Fine Tuning
- How Much to Fine Tune
- Adapting Pretrained Models to New Tasks
- Building a Custom Classifier in Keras with Transfer Learning
- Organize the Data
- Build the Data Pipeline
- Number of Classes
- Binary classification
- Multiclass classification
- Number of Classes
- Batch Size
- Data Augmentation
- Model Definition
- Train the Model
- Set Training Parameters
- Start Training
- Test the Model
- Analyzing the Results
- Further Reading
- Summary
- 4. Building a Reverse Image Search Engine: Understanding Embeddings
- Image Similarity
- Feature Extraction
- Similarity Search
- Visualizing Image Clusters with t-SNE
- Improving the Speed of Similarity Search
- Length of Feature Vectors
- Reducing Feature-Length with PCA
- Scaling Similarity Search with Approximate Nearest Neighbors
- Approximate Nearest-Neighbor Benchmark
- Which Library Should I Use?
- Creating a Synthetic Dataset
- Brute Force
- Annoy
- NGT
- Faiss
- Improving Accuracy with Fine Tuning
- Fine Tuning Without Fully Connected Layers
- Siamese Networks for One-Shot Face Verification
- Case Studies
- Flickr
- Celebrity Doppelgangers
- Spotify
- Image Captioning
- Summary
- 5. From Novice to Master Predictor: Maximizing Convolutional Neural Network Accuracy
- Tools of the Trade
- TensorFlow Datasets
- TensorBoard
- What-If Tool
- tf-explain
- Tools of the Trade
- Common Techniques for Machine Learning Experimentation
- Data Inspection
- Breaking the Data: Train, Validation, Test
- Early Stopping
- Reproducible Experiments
- End-to-End Deep Learning Example Pipeline
- Basic Transfer Learning Pipeline
- Basic Custom Network Pipeline
- How Hyperparameters Affect Accuracy
- Transfer Learning Versus Training from Scratch
- Effect of Number of Layers Fine-Tuned in Transfer Learning
- Effect of Data Size on Transfer Learning
- Effect of Learning Rate
- Effect of Optimizers
- Effect of Batch Size
- Effect of Resizing
- Effect of Change in Aspect Ratio on Transfer Learning
- Tools to Automate Tuning for Maximum Accuracy
- Keras Tuner
- AutoAugment
- AutoKeras
- Summary
- 6. Maximizing Speed and Performance of TensorFlow: A Handy Checklist
- GPU Starvation
- nvidia-smi
- TensorFlow Profiler + TensorBoard
- GPU Starvation
- How to Use This Checklist
- Performance Checklist
- Data Preparation
- Data Reading
- Data Augmentation
- Training
- Inference
- Data Preparation
- Store as TFRecords
- Reduce Size of Input Data
- Use TensorFlow Datasets
- Data Reading
- Use tf.data
- Prefetch Data
- Parallelize CPU Processing
- Parallelize I/O and Processing
- Enable Nondeterministic Ordering
- Cache Data
- Turn on Experimental Optimizations
- Filter fusion
- Map and filter fusion
- Map fusion
- Autotune Parameter Values
- Data Augmentation
- Use GPU for Augmentation
- tf.image built-in augmentations
- NVIDIA DALI
- Use GPU for Augmentation
- Training
- Use Automatic Mixed Precision
- Use Larger Batch Size
- Use Multiples of Eight
- Find the Optimal Learning Rate
- Use tf.function
- Overtrain, and Then Generalize
- Use progressive sampling
- Use progressive augmentation
- Use progressive resizing
- Install an Optimized Stack for the Hardware
- Optimize the Number of Parallel CPU Threads
- Use Better Hardware
- Distribute Training
- Examine Industry Benchmarks
- Inference
- Use an Efficient Model
- Quantize the Model
- Prune the Model
- Use Fused Operations
- Enable GPU Persistence
- Summary
- 7. Practical Tools, Tips, and Tricks
- Installation
- Training
- Model
- Data
- Privacy
- Education and Exploration
- One Last Question
- 8. Cloud APIs for Computer Vision: Up and Running in 15 Minutes
- The Landscape of Visual Recognition APIs
- Clarifai
- Whats unique about this API?
- Clarifai
- Microsoft Cognitive Services
- Whats unique about this API?
- The Landscape of Visual Recognition APIs
- Google Cloud Vision
- Whats unique about this API?
- Amazon Rekognition
- Whats unique about this API?
- IBM Watson Visual Recognition
- Algorithmia
- Whats unique about this API?
- Comparing Visual Recognition APIs
- Service Offerings
- Cost
- Accuracy
- Bias
- Getting Up and Running with Cloud APIs
- Training Our Own Custom Classifier
- Top Reasons Why Our Classifier Does Not Work Satisfactorily
- Comparing Custom Classification APIs
- Performance Tuning for Cloud APIs
- Effect of Resizing on Image Labeling APIs
- Effect of Compression on Image Labeling APIs
- Effect of Compression on OCR APIs
- Effect of Resizing on OCR APIs
- Case Studies
- The New York Times
- Uber
- Giphy
- OmniEarth
- Photobucket
- Staples
- InDro Robotics
- Summary
- 9. Scalable Inference Serving on Cloud with TensorFlow Serving and KubeFlow
- Landscape of Serving AI Predictions
- Flask: Build Your Own Server
- Making a REST API with Flask
- Deploying a Keras Model to Flask
- Pros of Using Flask
- Cons of Using Flask
- Desirable Qualities in a Production-Level Serving System
- High Availability
- Scalability
- Low Latency
- Geographic Availability
- Failure Handling
- Monitoring
- Model Versioning
- A/B Testing
- Support for Multiple Machine Learning Libraries
- Google Cloud ML Engine: A Managed Cloud AI Serving Stack
- Pros of Using Cloud ML Engine
- Cons of Using Cloud ML Engine
- Building a Classification API
- TensorFlow Serving
- Installation
- KubeFlow
- Pipelines
- Fairing
- Installation
- Price Versus Performance Considerations
- Cost Analysis of Inference-as-a-Service
- Cost Analysis of Building Your Own Stack
- Summary
- 10. AI in the Browser with TensorFlow.js and ml5.js
- JavaScript-Based Machine Learning Libraries: A Brief History
- ConvNetJS
- Keras.js
- ONNX.js
- TensorFlow.js
- JavaScript-Based Machine Learning Libraries: A Brief History
- TensorFlow.js Architecture
- Running Pretrained Models Using TensorFlow.js
- Model Conversion for the Browser
- Training in the Browser
- Feature Extraction
- Data Collection
- Training
- GPU Utilization
- ml5.js
- PoseNet
- pix2pix
- Benchmarking and Practical Considerations
- Model Size
- Inference Time
- Case Studies
- Semi-Conductor
- TensorSpace
- Metacar
- Airbnbs Photo Classification
- GAN Lab
- Summary
- 11. Real-Time Object Classification on iOS with Core ML
- The Development Life Cycle for Artificial Intelligence on Mobile
- A Brief History of Core ML
- Alternatives to Core ML
- TensorFlow Lite
- ML Kit
- Fritz
- Apples Machine Learning Architecture
- Domain-Based Frameworks
- ML Framework
- ML Performance Primitives
- Building a Real-Time Object Recognition App
- Conversion to Core ML
- Conversion from Keras
- Conversion from TensorFlow
- Dynamic Model Deployment
- On-Device Training
- Federated Learning
- Performance Analysis
- Benchmarking Models on iPhones
- Measuring Energy Impact
- Benchmarking Load
- Reducing App Size
- Avoid Bundling the Model
- Use Quantization
- Use Create ML
- Case Studies
- Magic Sudoku
- Seeing AI
- HomeCourt
- InstaSaber + YoPuppet
- Summary
- 12. Not Hotdog on iOS with Core ML and Create ML
- Collecting Data
- Approach 1: Find or Collect a Dataset
- Approach 2: Fatkun Chrome Browser Extension
- Approach 3: Web Scraper Using Bing Image Search API
- Collecting Data
- Training Our Model
- Approach 1: Use Web UI-based Tools
- Approach 2: Use Create ML
- Approach 3: Fine Tuning Using Keras
- Model Conversion Using Core ML Tools
- Building the iOS App
- Further Exploration
- Summary
- 13. Shazam for Food: Developing Android Apps with TensorFlow Lite and ML Kit
- The Life Cycle of a Food Classifier App
- An Overview of TensorFlow Lite
- TensorFlow Lite Architecture
- Model Conversion to TensorFlow Lite
- Building a Real-Time Object Recognition App
- ML Kit + Firebase
- Object Classification in ML Kit
- Custom Models in ML Kit
- Hosted Models
- Accessing a hosted model
- Uploading a hosted model
- A/B Testing Hosted Models
- Measuring an experiment
- Using the Experiment in Code
- TensorFlow Lite on iOS
- Performance Optimizations
- Quantizing with TensorFlow Lite Converter
- TensorFlow Model Optimization Toolkit
- Fritz
- A Holistic Look at the Mobile AI App Development Cycle
- How Do I Collect Initial Data?
- How Do I Label My Data?
- How Do I Train My Model?
- How Do I Convert the Model to a Mobile-Friendly Format?
- How Do I Make my Model Performant?
- How Do I Build a Great UX for My Users?
- How Do I Make the Model Available to My Users?
- How Do I Measure the Success of My Model?
- How Do I Improve My Model?
- How Do I Update the Model on My Users Phones?
- The Self-Evolving Model
- Case Studies
- Lose It!
- Portrait Mode on Pixel 3 Phones
- Speaker Recognition by Alibaba
- Face Contours in ML Kit
- Real-Time Video Segmentation in YouTube Stories
- Summary
- 14. Building the Purrfect Cat Locator App with TensorFlow Object Detection API
- Types of Computer-Vision Tasks
- Classification
- Localization
- Detection
- Segmentation
- Semantic segmentation
- Instance-level segmentation
- Types of Computer-Vision Tasks
- Approaches to Object Detection
- Invoking Prebuilt Cloud-Based Object Detection APIs
- Reusing a Pretrained Model
- Obtaining the Model
- Test Driving Our Model
- Deploying to a Device
- Building a Custom Detector Without Any Code
- The Evolution of Object Detection
- Performance Considerations
- Key Terms in Object Detection
- Intersection over Union
- Mean Average Precision
- Non-Maximum Suppression
- Using the TensorFlow Object Detection API to Build Custom Models
- Data Collection
- Labeling the Data
- Preprocessing the Data
- Inspecting the Model
- Training
- Model Conversion
- Image Segmentation
- Case Studies
- Smart Refrigerator
- Crowd Counting
- Wildlife conservation
- Kumbh Mela
- Face Detection in Seeing AI
- Autonomous Cars
- Summary
- 15. Becoming a Maker: Exploring Embedded AI at the Edge
- Exploring the Landscape of Embedded AI Devices
- Raspberry Pi
- Intel Movidius Neural Compute Stick
- Google Coral USB Accelerator
- NVIDIA Jetson Nano
- FPGA + PYNQ
- FPGAs
- PYNQ platform
- Arduino
- Exploring the Landscape of Embedded AI Devices
- A Qualitative Comparison of Embedded AI Devices
- Hands-On with the Raspberry Pi
- Speeding Up with the Google Coral USB Accelerator
- Port to NVIDIA Jetson Nano
- Comparing the Performance of Edge Devices
- Case Studies
- JetBot
- Squatting for Metro Tickets
- Cucumber Sorter
- Further Exploration
- Summary
- 16. Simulating a Self-Driving Car Using End-to-End Deep Learning with Keras
- A Brief History of Autonomous Driving
- Deep Learning, Autonomous Driving, and the Data Problem
- The Hello, World! of Autonomous Driving: Steering Through a Simulated Environment
- Setup and Requirements
- Data Exploration and Preparation
- Identifying the Region of Interest
- Data Augmentation
- Dataset Imbalance and Driving Strategies
- Training Our Autonomous Driving Model
- Drive Data Generator
- Model Definition
- Callbacks
- Deploying Our Autonomous Driving Model
- Further Exploration
- Expanding Our Dataset
- Training on Sequential Data
- Reinforcement Learning
- Summary
- 17. Building an Autonomous Car in Under an Hour: Reinforcement Learning with AWS DeepRacer
- A Brief Introduction to Reinforcement Learning
- Why Learn Reinforcement Learning with an Autonomous Car?
- Practical Deep Reinforcement Learning with DeepRacer
- Building Our First Reinforcement Learning
- Step 1: Create Model
- Step 2: Configure Training
- Configure the simulation environment
- Configure the action space
- Configure reward function
- Configure stop conditions
- Step 3: Model Training
- Step 4: Evaluating the Performance of the Model
- Reinforcement Learning in Action
- How Does a Reinforcement Learning System Learn?
- Reinforcement Learning Theory
- The Markov decision process
- Model free versus model based
- Value based
- Policy based
- Policy based or value basedwhy not both?
- Delayed rewards and discount factor ()
- Reinforcement Learning Algorithm in AWS DeepRacer
- Deep Reinforcement Learning Summary with DeepRacer as an Example
- Step 5: Improving Reinforcement Learning Models
- Algorithm settings
- Hyperparameters for the neural network
- Insights into model training
- Heatmap visualization
- Improving the speed of our model
- Racing the AWS DeepRacer Car
- Building the Track
- AWS DeepRacer Single-Turn Track Template
- Running the Model on AWS DeepRacer
- Driving the AWS DeepRacer Vehicle Autonomously
- Sim2Real transfer
- Further Exploration
- DeepRacer League
- Advanced AWS DeepRacer
- AI Driving Olympics
- DIY Robocars
- Roborace
- Summary
- A. A Crash Course in Convolutional Neural Networks
- Machine Learning
- Perceptron
- Activation Functions
- Neural Networks
- Backpropagation
- Shortcoming of Neural Networks
- Desired Properties of an Image Classifier
- Convolution
- Pooling
- Structure of a CNN
- Further Exploration
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge. Real-World AI & Computer-Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow Anirudh Koul, Siddha Ganju, Meher Kasam (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.