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Der Umwelt zuliebe
Deep Learning – Grundlagen und Implementierung
Seth Weidman, Jørgen W. Lang (Unbekannter Einband, Deutsch)
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Beschreibung
Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt
Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning
Implementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorch
Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung
Dieses Buch vermittelt Ihnen das konzeptionelle und… praktische Rüstzeug, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu bekommen. Sie lernen die Grundprinzipien des Deep Learning kennen, zu deren Veranschaulichung Seth Weidman gut nachvollziehbare Konzeptmodelle entwickelt hat, die von Codebeispielen begleitet werden. Das Buch eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning.
Sie beginnen mit den Basics des Deep Learning und gelangen schnell zu den Details fortgeschrittener Architekturen, indem Sie deren Aufbau von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese neuronalen Netzwerkkonzepte setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch, rechnerisch und konzeptionell funktionieren. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
23.05.2020
Sprache
Deutsch
EAN
9783960104544
Herausgeber
O'Reilly
Sonderedition
Nein
Autor
Seth Weidman, Jørgen W. Lang
Seitenanzahl
252
Einbandart
Unbekannter Einband
Buch Untertitel
Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren
Schlagwörter
AI, Algorithmen, Artificial Intelligence, Data Science, KI, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Maschinelles Lernen, Neural Networks, Statistische Datenanalyse, Supervised Learning, Unsupervised Learning, überwachtes Lernen
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining
Höhe
240 mm
Breite
16.5 cm
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