Practical deep learning python based von kneusel ronald (14 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Very Good. 2. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Paperback. Zustand: Brand New. 2nd edition. 624 pages. 9.25x7.00x9.75 inches. In Stock.
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Paperback. Zustand: Brand New. 2nd edition. 624 pages. 9.25x7.00x9.75 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Practical Deep Learning | A Python-Based Introduction | Ronald T. Kneusel | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2021 | Random House LLC US | EAN 9781718500747 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Postfach:15 46, 65189 Wiesbaden, info[at]bod[dot]de |… Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Practical Deep Learning teaches total beginners how to build the datasets and models needed to train neural networks for your own DL projects.If you ve been curious about artificial intelligence and machine learning but didn t know where to start, this is the book you ve been waiting for. Foc…using on the subfield of machine learning known as deep learning, it explains core concepts and gives you the foundation you need to start building your own models. Rather than simply outlining recipes for using existing toolkits, Practical Deep Learning teaches you the why of deep learning and will inspire you to explore further.All you need is basic familiarity with computer programming and high school math the book will cover the rest. After an introduction to Python, you ll move through key topics like how to build a good training dataset, work with the scikit-learn and Keras libraries, and evaluate your models performance.You ll also learn:How to use classic machine learning models like k-Nearest Neighbors, Random Forests, and Support Vector MachinesHow neural networks work and how they re trainedHow to use convolutional neural networksHow to develop a successful deep learning model from scratchYou ll conduct experiments along the way, building to a final case study that incorporates everything you ve learned.The perfect introduction to this dynamic, ever-expanding field, Practical Deep Learning will give you the skills and confidence to dive into your own machine learning projects.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Practical Deep Learning | A Python-Based Introduction | Ronald T. Kneusel | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2025 | Random House LLC US | EAN 9781718504202 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Postfach:15 46, 65189 Wiesbaden, info[at]bod[dot]de |… Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Deep learning made simple.Dip into deep learning without drowning in theory with this fully updated edition of Practical Deep Learning from experienced author and AI expert Ronald T. Kneusel.After a brief review of basic math and coding principles, you'll dive into hands-on experiments and le…arn to build working models for everything from image analysis to creative writing, and gain a thorough understanding of how each technique works under the hood. Whether you're a developer looking to add AI to your toolkit or a student seeking practical machine learning skills, this book will teach you:- How neural networks work and how they're trained- How to use classical machine learning models- How to develop a deep learning model from scratch- How to evaluate models with industry-standard metrics- How to create your own generative AI modelsEach chapter emphasizes practical skill development and experimentation, building to a case study that incorporates everything you've learned to classify audio recordings. Examples of working code you can easily run and modify are provided, and all code is freely available on GitHub. With Practical Deep Learning, second edition, you'll gain the skills and confidence you need to build real AI systems that solve real problems.New to this edition: Material on computer vision, fine-tuning and transfer learning, localization, self-supervised learning, generative AI for novel image creation, and large language models for in-context learning, semantic search, and retrieval-augmented generation (RAG).
