françois chollet (74 Ergebnisse)

Paperback. Zustand: Good. No Jacket. Former library book; Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less 1.01.

Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Paperback. Zustand: Good. 2. Ship within 24hrs. Satisfaction 100% guaranteed. APO/FPO addresses supported.

Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Softcover. Zustand: Très bon. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.

Softcover. Zustand: Très bon. Ancien livre de bibliothèque. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.

Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Zustand: Gut. 2018. 443 Seiten Gebrauchtes Exemplar Eintragungen auf wenigen Seiten. Sonst sehr gut erhalten. Einführung in die grundlegenden Konzepte von Machine Learning und Deep Learning Zahlreiche praktische Anwendungsbeispiele zum Lösen konkreter Aufgabenstellungen Maschinelles Sehen, Sprachverarbeitung, Bildklassifizierung, Vorhersage von Zeitreihen, Stimmungsanalyse, Erzeugung von Bildern und Texten u.v.m. Dieses Buch ist eine praxisorientierte Einführung und erläutert die grundlegenden Konzepte sowie den konkreten Einsatz von Deep Learning. Der Autor verzichtet dabei weitgehend auf mathematische Formeln und legt stattdessen den Fokus auf das Vermitteln der praktischen Anwendung von Machine Learning und Deep Learning.Anhand zahlreicher Beispiele erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, um Deep Learning zum Lösen konkreter Aufgabenstellungen einzusetzen. Dafür verwendet der Autor die Programmiersprache Python und die Deep-Learning-Bibliothek Keras, die das beliebteste und am besten geeignete Tool für den Einstieg in Deep Learning ist.Das Buch besteht aus zwei Teilen: Teil I ist eine allgemeine Einführung in das Deep Learning und erläutert die grundlegenden Zusammenhänge und Begriffe sowie alle erforderlichen Konzepte, die für den Einstieg in Deep Learning und Neuronale Netze wichtig sind. In Teil II erläutert der Autor ausführlich praktische Anwendungsmöglichkeiten des Deep Learnings beim maschinellen Sehen (Computer Vision) und bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Viele der hier vorgestellten Beispiele können Ihnen später als Vorlage zum Lösen von Problemen dienen, die Ihnen in der Praxis des Deep Learnings begegnen werden.Das Buch wendet sich an Leser, die bereits Programmiererfahrung mit Python haben und ins Machine Learning und Deep Learning einsteigen möchten. Für den Einsatz von Keras werden grundlegende Python-Kenntnisse vorausgesetzt. - Wir versenden aus unserem deutschen Lager heraus in plastikfreien oder wiederverwendeten Polstertaschen. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 750 Softcover, Maße: 17 cm x 2.2 cm x 24 cm.

Zustand: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.

Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Paperback. Zustand: Good. No Jacket. Bour, Danièle; Bour-Chollet, Céline; Bour, Laura; Bour, Martin (illustrator). Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less 1.05.

Softcover. Zustand: Fine. Leichte Risse. Strojove uceni zaznamenalo v poslednich letech pozoruhodny pokrok od temer nepouzitelneho rozpoznavani reci a obrazu k nadlidske presnosti. Od programu, ktere nedokazaly porazit jen trochu zkusenejsiho hrace go, jsme dospeli k premoziteli mistra sveta.Za pokrokem ve vyvoji ucicich se programu stoji tzv. hluboke uceni (deep learning) - kombinace technickych vylepseni, osvedcenych postupu a teorii, ktere umoznily vyvinout mnozstvi drive nerealizovatelnych inteligentnich aplikaci. S jejich pomoci pak muzeme napriklad analyzovat text ci mluvene slovo, prekladat z jazyka do jazyka, rozpoznavat osoby na socialnich sitich nebo pouzivat samoridici automobily.Tato kniha nauci ctenare navrhovat hluboce se ucici systemy v jazyku Python, ktery je v soucasnosti nejpouzivanejsim programovacim jazykem pro vyvoj techto systemu, a knihovny Keras a TensorFlow pouzivane vetsinou vitezu soutezi systemu pro hluboke uceni. Po prostudovani knihy ziskate znalosti a prakticke dovednosti, diky nimz budete moci aplikovat hluboke uceni ve svych vlastnich projektech.Ctenari teto publikace potrebuji jen stredne pokrocile dovednosti tohoto jazyka a nemusi mit predchozi zkusenosti se strojovym ucenim ani s knihovnami Keras nebo TensorFlow.Autorem knihy je Francois Chollet, vyzkumnik Google na poli umele inteligence a tvurce knihovny Keras.

Zustand: New. Deep learning has transformed the fields of computer vision, image processing, and natural language applications. Thanks to TensorFlow.js, now JavaScript developers can build deep learning apps without relying on Python or R. Deep Learn.

Zustand: Neuf.

Soft cover. Zustand: New. Contents: Part I: Fundamentals of Deep Learning. 1. What is deep learning. 2. Before we begin: the mathematical building blocks of neural networks. 3. Getting started with neural networks. 4. Fundamentals of machine learning. Part II: Deep Learning in Practice. 5. Deep learning for computer vision. 6. Deep learning for text and sequences. 7. Advanced deep-learning best practices. 8. Generative deep learning. 9. Conclusions.

Zustand: New. Idioma/Language: Español. El aprendizaje automático ha progresado de manera notable en los últimos años. Hemos pasado del discurso casi inutilizable y el reconocimiento de imágenes a una precisión casi humana. Hemos pasado de máquinas que no podían ganar a un jugador de go decente a derrotar al campeón del mundo. Tras este progreso se encuentra el deep learning, una combinación de avances en ingeniería, prácticas adecuadas y teoría que permite crear una gran abundancia de aplicaciones inteligentes que antes eran imposibles. Deep Learning con Python presenta el campo del deep learning utilizando el lenguaje Python y la potente biblioteca Keras. Escrito por François Chollet, creador de Keras e investigador de Google AI, este libro desarrolla su comprensión mediante explicaciones intuitivas y ejemplos prácticos. Explorará conceptos complicados y practicará con aplicaciones en visión por ordenador, procesamiento de lenguaje natural y modelos generativos. Para cuando acabe, tendrá el conocimiento y las habilidades prácticas para aplicar el deep learning a sus propios proyectos. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

Kl.-8° (18 x 12.3 cm). 24 SS. OBrosch. (untere Aussenecke etwas bestossen/knittrig). Edition commerciale originale / Erste Buchhandelsausgabe. Erste Lage unterschiedlich stockfleckig (Titel mehr). Etwas Alters- u. Manipulationsspuren. Gesamthaft weitgehend sauberes, sehr ordentliches Exemplar - - In dieser Form nicht bei Barth - Bibliographisch angeführt bei G. Castella, Histoire, 1922, p. 470 - Deutsche Version nicht eruierbar - swissbib mit 7 Standorten (davon 5 FR) - Provenienz: ex Nachlass Prof. Dr. Albert Büchi, Frauenfeld 1864-1930 Freiburg, von Ettenhausen. Ab 1889 PD, ab 1891 o. Prof. für Schweizer Geschichte an der Universität Fribourg, Förderer der katholischen Geschichtswissenschaft in der Schweiz; s. HLS) - "La présente publication a été ordonnée par le Conseil communal de la ville de Fribourg. Fribourg, le 6 Juillet 1858. Le Syndic, Président: Louis Chollet; Le Secrétaire de Ville, X. Folly" (p. 24) - Inhalt: 1. Acte de Dotation: I. Besoins, II. Revenus (pp. 3-16), 'Le 8 Octobre 1803, Par la Commission de liquidation suisse: Le Président, signé: Laurent Mayr, (et signés:) Raemy, Stapfer, Crud, J.-R. Sulzer' / 2. Convention: §1 (droits et revenus), §2 Bâtiments, §3 Édilité (le Werkhof avec ses dépendances), §4 Biens-fonds, §5 Fonds bourgeoisiaux, §6 Etablissement des secours, §7 (-) scolaires), §8 Revenus casuels, §9 Eglises et bénéfices, soit prébendes ecclésiastiques, §10 Archives (pp. 17-24), dat. 'A Berne, le 4 Octobre 1800, Les Commis du Pouvoir exécutif, signés: Pancrace Germann; J. Schnell, (resp., pour la commune de Fribourg): P. Gendre, J.-B. Thurler, Jacques Folly, François Duc' (p. 23), resp.: 'Pour conforme à l'original, Le Chef de la Division des Domaines du Ministère des Finances, signé: Müller-Frieberg' / 'La présente copie est conforme à l'expédition déposée aux archives fédérales - L'atteste des Archives fédérales, signé: Charles Wild' (p. 24) -- "Patrimoine bourgeoisial et patrimoine de l'Etat sont inextricablement mêlés avant 1798, ce qui ne va pas manquer de poser de graves problèmes et occasionner de fortes tensions entre Ville et Canton dès l'orée du XIX° siècle. Les biens, plus ou moins considérables, des grandes institutions citadines [.], vont devenir des enjeux très disputés entre 1798 et 1803. Dans un premier temps, l'Etat central, au nom de la Nation, rafle la mise et 'Fribourg n'a plus que les yeux pour pleurer'. Si elle avait disposé des coudées franches, la Chambre administrative du canton [.] aurait bien laissé la 'Ville de Fribourg sans propriété foncière ou presque, sans immeuble (notamment sans maison commune), sans bâtiment technique (pas de Werkhof) et sans argent'. [.] Grâce aux bons offices d'un membre influent de la Commission exécutive helvétique, François-Pierre Savary [.], 'le partage des biens va se régler à Berne, auprès des plus hautes autorités helvétiques qui signent ensuite, le 4 octobre 1800, une convention avec la Commune de Fribourg particulièrement avantageuse pour celle-ci, partageant les biens nationaux et les biens communaux'. [.] L'autorité cantonale, rouage du gouvernement helvétique chargé d'exécuter les lois, rechigna pourtant à appliquer cet accord général de partage qui déboucha sur une 'distribution trop lente des biens', qui prit plus de 18 mois!" (etc.; A.-J. Tornare, dans: 123info ch, fribourg-faits-historiques, online). - Sprache: fr.