Practical guide neural networks (37 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
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Sprache: Englisch
Verlag: Big Book Ltd, 2020
Serie: Python Programming Deep Learning, Buch 2 von 4. Buch 2 von 4 - Python Programming Deep Learning
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Are you a developer, data scientist, or aspiring AI engineer looking to take your skills to the next level with PyTorch Hands-On PyTorch for AI and Machine Learning 2026 is your ultimate guide to mastering modern deep learning using the most flexible and research-backed framework available to…day.This isn't just another machine learning book-it's a practical, project-driven blueprint that walks you through every critical step of designing, building, training, and deploying neural networks using Python and PyTorch. Whether you're transitioning from TensorFlow, starting from scratch, or seeking a real-world playbook for AI, this guide is for you.Inside, you'll learn how to: - Understand the fundamentals of AI, machine learning, and deep learning in plain English- Work with tensors, autograd, and dynamic computation graphs like a pro- Build your first neural network from scratch using torch.nn and Sequential- Train models with optimizers like SGD, Adam, and RMSProp, and fine-tune hyperparameters- Develop powerful CNNs for image classification and apply them to datasets like MNIST and CIFAR-10- Dive into natural language processing with RNNs, GRUs, LSTMs, and Transformer architectures- Use pretrained models from torchvision.models and Hugging Face for transfer learning- Create custom datasets, implement data loaders, and write robust preprocessing pipelines- Evaluate your models with precision, recall, F1-score, and visualize performance using TensorBoard or Weights & Biases- Deploy models using Flask, FastAPI, or ONNX-and integrate them into mobile or web apps- Leverage PyTorch Lightning to write cleaner, scalable, and production-ready code- Stay ahead of the curve with future trends like AutoML, edge AI, quantization, and responsible AI practicesWhat sets this book apart: - Future-focused for 2026 and beyond-updated tools, trends, and deployment practices- Code-first, no-fluff approach with real projects and clean architecture- Written for clarity-ideal for developers, ML engineers, and anyone transitioning into AI- Includes practical exercises and deployable templates for career-ready skills- Applicable across industries: healthcare, finance, cybersecurity, robotics, and moreWhether you're building a career in AI, optimizing your production pipelines, or simply want to stay relevant in the era of intelligent software, this book is your hands-on companion.Perfect for learners at any level ready to build deep learning models that actually work.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2018
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This must-read text/reference introduces the fundamental concepts of convolutional neural networks (ConvNets), offering practical guidance on using libraries to implement ConvNets in applications of traffic sign detection and classification. The work… presents techniques for optimizing the computational efficiency of ConvNets, as well as visualization techniques to better understand the underlying processes. The proposed models are also thoroughly evaluated from different perspectives, using exploratory and quantitative analysis.Topics and features: explains the fundamental concepts behind training linear classifiers and feature learning; discusses the wide range of loss functions for training binary and multi-class classifiers; illustrates how to derive ConvNets from fully connected neural networks, and reviews different techniques for evaluating neural networks; presents a practical library for implementing ConvNets, explaining how to use a Python interface for the library to create and assess neural networks; describes two real-world examples of the detection and classification of traffic signs using deep learning methods; examines a range of varied techniques for visualizing neural networks, using a Python interface; provides self-study exercises at the end of each chapter, in addition to a helpful glossary, with relevant Python scripts supplied at an associated website.This self-contained guide will benefit those who seek to both understand the theory behind deep learning, and to gain hands-on experience in implementing ConvNets in practice. As no prior background knowledge in the field is required to follow the material, the book is ideal for all students of computer vision and machine learning, and will also be of great interest to practitioners working on autonomous cars and advanced driver assistance systems.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 172 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Anbieter: Buchpark, Trebbin, DeutschlandBuchpark
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 528 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Guide to Convolutional Neural Networks | A Practical Application to Traffic-Sign Detection and Classification | Hamed Habibi Aghdam (u. a.) | Taschenbuch | xxiii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319861906 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelbe…rg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Artificial intelligence may look complex, but behind every AI model are mathematical ideas that can be understood step by step.Mathematics for AI, Machine Learning, and LLMs Made Easy is a practical beginner-friendly guide to the essential mathematics behind modern artificial intelligence, ma…chine learning, deep learning, embeddings, transformers, and large language models.Written in a clear 'Made Easy' style, this book explains important concepts such as vectors, matrices, dot products, similarity, distance, calculus, gradients, loss functions, gradient descent, backpropagation, probability, statistics, Bayes' Theorem, regression, classification, clustering, neural networks, embeddings, attention mechanisms, transformers, and LLMs.This book is designed for students, developers, educators, business professionals, AI enthusiasts, and anyone who wants to understand how AI works without being overwhelmed by advanced mathematical notation.Inside this book, you will learn: How data is represented using vectors, matrices, and feature spacesWhy dot products, similarity, and distance are important in AIHow calculus, derivatives, and gradients help models learnHow loss functions and gradient descent train machine learning modelsHow probability and statistics support prediction, uncertainty, and evaluationHow regression, classification, and clustering workHow neural networks use weights, biases, layers, and activation functionsHow embeddings turn words, documents, images, users, and products into vectorsHow attention and self-attention power transformer modelsHow large language models predict and generate textHow mathematics is applied in real-world AI, RAG systems, recommendation engines, AI agents, fraud detection, forecasting, search, and business applicationsEach chapter explains the concepts in simple language with practical examples, formulas, review questions, and exercises to help reinforce learning.Whether you are preparing to study machine learning, building AI applications, exploring large language models, or trying to understand the mathematics behind modern AI tools, this book gives you a strong and practical foundation.If you want to understand AI beyond the buzzwords, this book will help you see that AI is not magic. It is mathematics, data, models, and careful system design working together.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 292 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
