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Axis M3216-LVE Dome Camera Affordable surveillance in 4 MP with deep learning
Netzwerk-Überwachungskamera, Kuppel, Außenbereich, vandalismusresistent/wasserfest, Farbe (Tag&Nacht), 4 MP, 2688 x 1512, feste Irisblende, feste Brennweite, Audio, LAN 10/100, MJPEG, H.264, H.265, MPEG-4 Part 10, MPEG-H Part 2, Gleichstrom 12 V / PoE
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PGYTech Camera Wrist Strap deep grey
Stilvoller Komfort beim FotografierenDie PGYTECH-Kamera-Handschlaufe verfügt über Original-Schnellverschlüsse für die einhändige Bedienung und lässt sich gut mit PGYTECH-Schultergurten und Rucksack-Kameragurten kombinieren. Das Mikrofasermaterial und die hervorstehenden Punkte auf der Innenseite sorgen dafür, dass der Gurt gut am Handgelenk sitzt. Die Innenseite der Handschlaufe besteht aus superstarkem Dyneema, das die 15-fache Zugfestigkeit von Stahl aufweist, und der Verstellmechanismus aus eloxierter Aluminiumlegierung ermöglicht eine einhändige Einstellung und bietet Schutz vor Stürzen. Dank des versteckten Magnetverschlusses lässt sich die Handschlaufe auch ganz einfach in ein Armband verwandeln. Die in verschiedenen Farben erhältliche Handschlaufe ist stilvoll und modisch. Außerdem verfügt die PGYTECH-Kamera-Handschlaufe über einen dreieckigen Clip, der mit den meisten Kameras kom...
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Ähnliche Suchbegriffe für Deep-Learning-Camera
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Produkte zum Begriff Deep-Learning-Camera:
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WANDRD Pro Deep Camera Cube V2Der WANDRD Pro Deep Camera Cube v2 ist für ernsthafte Entwickler gemacht, die maximalen Schutz, vollständige Organisation und blitzschnellen Zugang zu ihrer Ausrüstung benötigen. Ideal für professionelle große Objektive oder Drohnen.138,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Generatives Deep Learning, Fachbücher von David Foster
Lassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren. Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren, verwendet es Python, Keras und TensorFlow. Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen - kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstösst. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt: - Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können. - Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik. - Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können. - Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen. - Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen. Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für Generatives.
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