9780262537551 - deep learning (the mit press essential knowledge series) von kelleher, john d. (27 Ergebnisse)
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Verlag: Mit Pr 2019
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Verlag: MIT Press Ltd 2019
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Verlag: MIT Press 2019
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Zustand: New. John D. Kelleher is Academic Leader of the Information, Communication, and Entertainment Research Institute at Technological University Dublin. He is the coauthor of Data Science and the author of Deep Learning, both in the MIT Press Essential.
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Verlag: The MIT Press Sep 2019 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -An accessible introduction to the artificial intelligence technology that enables computer vision, speech recognition, machine translation, and driverless cars.Deep learning is an artificial intelligence technology that enables computer vision, speech recognition in mobile phones, machine tran…slation, AI games, driverless cars, and other applications. When we use consumer products from Google, Microsoft, Facebook, Apple, or Baidu, we are often interacting with a deep learning system. In this volume in the MIT Press Essential Knowledge series, computer scientist John Kelleher offers an accessible and concise but comprehensive introduction to the fundamental technology at the heart of the artificial intelligence revolution.Kelleher explains that deep learning enables data-driven decisions by identifying and extracting patterns from large datasets; its ability to learn from complex data makes deep learning ideally suited to take advantage of the rapid growth in big data and computational power. Kelleher also explains some of the basic concepts in deep learning, presents a history of advances in the field, and discusses the current state of the art. He describes the most important deep learning architectures, including autoencoders, recurrent neural networks, and long short-term networks, as well as such recent developments as Generative Adversarial Networks and capsule networks. He also provides a comprehensive (and comprehensible) introduction to the two fundamental algorithms in deep learning: gradient descent and backpropagation. Finally, Kelleher considers the future of deep learningmajor trends, possible developments, and significant challenges.Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld Englisch.
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Verlag: The MIT Press Sep 2019 2019
Serie: MIT Press Essential Knowledge, Buch 42 von 115. Buch 42 von 115 - MIT Press Essential Knowledge
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - An accessible introduction to the artificial intelligence technology that enables computer vision, speech recognition, machine translation, and driverless cars.Deep learning is an artificial intelligence technology that enables computer vision, speech recognition in mobile phones, machine tra…nslation, AI games, driverless cars, and other applications. When we use consumer products from Google, Microsoft, Facebook, Apple, or Baidu, we are often interacting with a deep learning system. In this volume in the MIT Press Essential Knowledge series, computer scientist John Kelleher offers an accessible and concise but comprehensive introduction to the fundamental technology at the heart of the artificial intelligence revolution.Kelleher explains that deep learning enables data-driven decisions by identifying and extracting patterns from large datasets; its ability to learn from complex data makes deep learning ideally suited to take advantage of the rapid growth in big data and computational power. Kelleher also explains some of the basic concepts in deep learning, presents a history of advances in the field, and discusses the current state of the art. He describes the most important deep learning architectures, including autoencoders, recurrent neural networks, and long short-term networks, as well as such recent developments as Generative Adversarial Networks and capsule networks. He also provides a comprehensive (and comprehensible) introduction to the two fundamental algorithms in deep learning: gradient descent and backpropagation. Finally, Kelleher considers the future of deep learning major trends, possible developments, and significant challenges.
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Verlag: The MIT Press 2020
Serie: MIT Press Essential Knowledge, Buch 42 von 115. Buch 42 von 115 - MIT Press Essential Knowledge
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EUR 16,75
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning | John D. Kelleher | Taschenbuch | The MIT Press Essential Knowledge Series | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | The MIT Press | EAN 9780262537551 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Verlag: The MIT Press Sep 2019 2019
Serie: MIT Press Essential Knowledge, Buch 42 von 115. Buch 42 von 115 - MIT Press Essential Knowledge
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -An accessible introduction to the artificial intelligence technology that enables computer vision, speech recognition, machine translation, and driverless cars.Deep learning is an artificial intelligence technology that enables computer vision, speech recognition in mobile phones, machine tran…slation, AI games, driverless cars, and other applications. When we use consumer products from Google, Microsoft, Facebook, Apple, or Baidu, we are often interacting with a deep learning system. In this volume in the MIT Press Essential Knowledge series, computer scientist John Kelleher offers an accessible and concise but comprehensive introduction to the fundamental technology at the heart of the artificial intelligence revolution.Kelleher explains that deep learning enables data-driven decisions by identifying and extracting patterns from large datasets; its ability to learn from complex data makes deep learning ideally suited to take advantage of the rapid growth in big data and computational power. Kelleher also explains some of the basic concepts in deep learning, presents a history of advances in the field, and discusses the current state of the art. He describes the most important deep learning architectures, including autoencoders, recurrent neural networks, and long short-term networks, as well as such recent developments as Generative Adversarial Networks and capsule networks. He also provides a comprehensive (and comprehensible) introduction to the two fundamental algorithms in deep learning: gradient descent and backpropagation. Finally, Kelleher considers the future of deep learningmajor trends, possible developments, and significant challenges. Englisch.
