deep learning von chollet francois (60 Ergebnisse)

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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.

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Zustand: Good. Used book that is in clean, average condition without any missing pages.

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: 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: Neuf.

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: 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.

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.