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Hands-On Python Deep Learning for the Web. Integrating neural network architectures to build smart web apps with Flask, Django, and TensorFlow
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When used effectively, deep learning techniques can help you develop intelligent web apps. In this book, you'll cover the latest tools and technological practices that are being used to implement deep learning in web development using Python.
Starting with the fundamentals of machine learning, you'll focus on DL and the basics of neural networks, including common variants such as convolutional neural networks (CNNs). You'll learn how to integrate them into websites with the frontends of different standard web tech stacks. The book then helps you gain practical experience of developing a deep learning-enabled web app using Python libraries such as Django and Flask by creating RESTful APIs for custom models. Later, you'll explore how to set up a cloud environment for deep learning-based web deployments on Google Cloud and Amazon Web Services (AWS). Next, you'll learn how to use Microsoft's intelligent Emotion API, which can detect a person's emotions through a picture of their face. You'll also get to grips with deploying real-world websites, in addition to learning how to secure websites using reCAPTCHA and Cloudflare. Finally, you'll use NLP to integrate a voice UX through Dialogflow on your web pages.
By the end of this book, you'll have learned how to deploy intelligent web apps and websites with the help of effective tools and practices.
Starting with the fundamentals of machine learning, you'll focus on DL and the basics of neural networks, including common variants such as convolutional neural networks (CNNs). You'll learn how to integrate them into websites with the frontends of different standard web tech stacks. The book then helps you gain practical experience of developing a deep learning-enabled web app using Python libraries such as Django and Flask by creating RESTful APIs for custom models. Later, you'll explore how to set up a cloud environment for deep learning-based web deployments on Google Cloud and Amazon Web Services (AWS). Next, you'll learn how to use Microsoft's intelligent Emotion API, which can detect a person's emotions through a picture of their face. You'll also get to grips with deploying real-world websites, in addition to learning how to secure websites using reCAPTCHA and Cloudflare. Finally, you'll use NLP to integrate a voice UX through Dialogflow on your web pages.
By the end of this book, you'll have learned how to deploy intelligent web apps and websites with the help of effective tools and practices.
- 1. Demystifying Artificial Intelligence and Fundamentals of Machine Learning
- 2. Getting Started with Deep Learning Using Python
- 3. Creating Your First Deep Learning Web Application
- 4. Getting Started with TensorFlow.js
- 5. Deep Learning through APIs
- 6. Deep Learning on Google Cloud Platform Using Python
- 7. DL on AWS Using Python: Object Detection and Home Automation
- 8. Deep Learning on Microsoft Azure Using Python
- 9. A General Production Framework for Deep Learning-Enabled Websites
- 10. Securing Web Apps with Deep Learning
- 11. DIY - A Web DL Production Environment
- 12. Creating an E2E Web App Using DL APIs and Customer Support Chatbot
- 13. Appendix: Success Stories and Emerging Areas in Deep Learning on the Web
- Titel: Hands-On Python Deep Learning for the Web. Integrating neural network architectures to build smart web apps with Flask, Django, and TensorFlow
- Autor: Anubhav Singh, Sayak Paul
- Originaler Titel: Hands-On Python Deep Learning for the Web. Integrating neural network architectures to build smart web apps with Flask, Django, and TensorFlow
- ISBN: 9781789953794, 9781789953794
- Veröffentlichungsdatum: 2020-05-15
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_2ad4
- Verleger: Packt Publishing