Große Auswahl an günstigen Büchern
Schnelle Lieferung per Post und DHL

Deep Learning - Grundlagen und Implementierung

enthalten in Animals-Reihe

Über Deep Learning - Grundlagen und Implementierung

Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning Implementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorch Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung Dieses Buch vermittelt Ihnen das konzeptionelle und praktische Rüstzeug, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu bekommen. Sie lernen die Grundprinzipien des Deep Learning kennen, zu deren Veranschaulichung Seth Weidman gut nachvollziehbare Konzeptmodelle entwickelt hat, die von Codebeispielen begleitet werden. Das Buch eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning. Sie beginnen mit den Basics des Deep Learning und gelangen schnell zu den Details fortgeschrittener Architekturen, indem Sie deren Aufbau von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese neuronalen Netzwerkkonzepte setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch, rechnerisch und konzeptionell funktionieren.

Mehr anzeigen
  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9783960091363
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Veröffentlicht:
  • 1. Mai 2020
  • Abmessungen:
  • 166x17x238 mm.
  • Gewicht:
  • 482 g.
  Versandkostenfrei
  Sofort lieferbar

Beschreibung von Deep Learning - Grundlagen und Implementierung

Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt

Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning

Implementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorch

Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung

Dieses Buch vermittelt Ihnen das konzeptionelle und praktische Rüstzeug, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu bekommen. Sie lernen die Grundprinzipien des Deep Learning kennen, zu deren Veranschaulichung Seth Weidman gut nachvollziehbare Konzeptmodelle entwickelt hat, die von Codebeispielen begleitet werden. Das Buch eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning.

Sie beginnen mit den Basics des Deep Learning und gelangen schnell zu den Details fortgeschrittener Architekturen, indem Sie deren Aufbau von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese neuronalen Netzwerkkonzepte setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch, rechnerisch und konzeptionell funktionieren.

Kund*innenbewertungen von Deep Learning - Grundlagen und Implementierung



Ähnliche Bücher finden
Das Buch Deep Learning - Grundlagen und Implementierung ist in den folgenden Kategorien erhältlich:

Willkommen bei den Tales Buchfreunden und -freundinnen

Jetzt zum Newsletter anmelden und tolle Angebote und Anregungen für Ihre nächste Lektüre erhalten.