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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren, Fachbücher von Andrew W. Trask
Deep Learning ganz einfach erläutert mit anschaulichen Diagrammen und Programmcode in Python. Praktische Einführung in Deep-Learning-Algorithmen und das Trainieren neuronaler Netze. Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlich. Der Autor erläutert leicht verständlich und anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulkenntnisse in Mathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Du lernst die grundlegenden Konzepte des Deep Learnings kennen und trainierst mit Python und der Bibliothek NumPy deine eigenen neuronalen Netze, um Bilder zu erkennen, Sprache zu verarbeiten und Texte zu schreiben wie Shakespeare. Mit diesem Buch bist du bestens gerüstet, auch komplexe Deep-Learning-Frameworks in Produktivumgebungen einzusetzen.
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Künstliche neuronale Netze, Fachbücher von Daniel ScholzDieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze, die für ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren, die neuronale Netze antreiben, ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung vorauszusetzen. Die Leser lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Scholz, Daniel: Künstliche neuronale NetzeKünstliche neuronale Netze , Die Welt der generativen KI verstehen , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250509, Autoren: Scholz, Daniel, Seitenzahl/Blattzahl: 132, Abbildungen: Komplett in Farbe, Keyword: Autoregressive Modelle; Codebeispiele künstliche Intelligenz; Convolutional Neural Networks (CNNs) lernen; Deep Learning Frameworks; Diffusionsmodelle; Generative Adversarial Networks (GANs); Generative KI-Anwendungen; Natural Language Processing (NLP); Neuronale Netze trainieren und testen; Neuronale Netzwerke für Einsteiger; Praxisbuch künstliche neuronale Netze; Reinforcement Learning, Fachschema: Elektronik / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Nachrichtentechnik~Algorithmus~Informatik, Fachkategorie: Informatik, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 216, Breite: 157, Höhe: 22, Gewicht: 520, Produktform: Gebunden,34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren, Fachbücher von Andrew W. TraskDeep Learning ganz einfach erläutert mit anschaulichen Diagrammen und Programmcode in Python. Praktische Einführung in Deep-Learning-Algorithmen und das Trainieren neuronaler Netze. Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlich. Der Autor erläutert leicht verständlich und anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulkenntnisse in Mathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Du lernst die grundlegenden Konzepte des Deep Learnings kennen und trainierst mit Python und der Bibliothek NumPy deine eigenen neuronalen Netze, um Bilder zu erkennen, Sprache zu verarbeiten und Texte zu schreiben wie Shakespeare. Mit diesem Buch bist du bestens gerüstet, auch komplexe Deep-Learning-Frameworks in Produktivumgebungen einzusetzen.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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