Deep Learning illustriert

Deep Learning illustriertНажми для увеличения фото

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.78
  • Рейтинг покупателей 3.81
  • Рейтинг экспертов 4.67
  • Качество материалов 4.85
  • Надежность 4.77
  • Простота в использовании 4.56
  • Ремонтопригодность 4.05
  • Эффективность выполнения своих функций 4.08
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.78
  • Безопасность для пользователя4.17
  • Внешний вид 4.56
  • Удобство в уходе и чистке 4.50
  • Экологическая безопасность 4.63
  • Гарантия на товар 4.55
  • Соответствие стандартам качества 4.76
  • Инновационные технологии 4.51
  • Хит продаж 4.78
  • Скорость морального устаревания 4.80
  • Энергоэффективность 4.06
  • Универсальность использования 4.80
  • Наличие дополнительных функций 4.53
  • Соотношение цена-качество 3.65
  • Практичность и удобство хранения 4.87
  • Стабильность работы в различных условиях 4.31
  • Возможность персонализации 4.00
  • Ликвидность 4.07
  • Индекс рекомендаций 3.55
Deep Learning begreifen und einsetzen Deep Learning verändert unseren Alltag. Dieser Ansatz für maschinelles Lernen erzielt bahnbrechende Ergebnisse in einigen der bekanntesten Anwendungen von heute, in Unternehmen von Google bis Tesla, Facebook bis Apple. Tausende von technischen Fachkräften und Studenten wollen seine Möglichkeiten einsetzen, aber frühere Bücher über Deep Learning waren oft nicht intuitiv, unzugänglich und trocken. John Krohn, Grant Beylefeld und Aglaé Bassens bieten Ihnen eine einzigartige visuelle, intuitive und verständliche Einführung in Techniken und Anwendungen von Deep Learning. Mit den farbenfrohen Illustrationen und eingängigen Erläuterungen von «Deep Learning illustriert» gelingt Ihnen ein einfacher Zugang zum Aufbau von Deep-Learning-Modellen, und bringt ihnen beim Lernen mehr Spaß. Der erste Teil des Buches erklärt, was Deep Learning ist, warum es so allgegenwärtig geworden ist und wie es mit Konzepten und Terminologien wie künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder künstlichen neuronalen Netzen interagiert. Dabei verwenden die Autoren leicht verständliche Analogien, lebendige Grafiken und viele Beispiele. Auf dieser Grundlage präsentieren die Autoren eine praktische Referenz und ein Tutorial zur Anwendung eines breiten Spektrums bewährter Techniken des Deep Learning. Die wesentliche Theorie wird mit so wenig Mathematik wie möglich behandelt und mit praktischem Python-Code beleuchtet. Praktische Beispiele zum Ausprobieren, die kostenfrei online verfügbar sind (Jupyter-Notebooks), machen Ihnen die Theorie begreiflich. So erlangen Sie ein pragmatisches Verständnis aller wichtigen Deep-Learning-Ansätze und ihrer Anwendungen: Machine Vision, Natural Language Processing, Bilderzeugung und Spielalgorithmen. Um Ihnen zu helfen, mehr in kürzerer Zeit zu erreichen, stellen die Autoren mehrere der heute am weitesten verbreiteten und innovativsten Deep-Learning-Bibliotheken vor, darunter: – TensorFlow und seine High-Level-API, Keras – PyTorch – High-Level-Coach, eine TensorFlow-API, die die Komplexität, die typischerweise mit der Entwicklung von Deep Reinforcement Learning-Algorithmen verbunden ist, abstrahiert.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Deep Learning illustriert продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Светлана М., персональный онлайн-шопер
Дата рецензии: 4 января 2026 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Часто задаваемые вопросы

Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителей» вы можете вернуть товар надлежащего качества в течение 14 дней с момента покупки, если он не был в употреблении, сохранены упаковка, ярлыки и товарный вид, и при этом не входит в перечень товаров, не подлежащих возврату или обмену (утверждённый Постановлением Правительства РФ №55).
На большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории