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Deep Learning: A Practical Introduction - Rilegato

 
9781119861867: Deep Learning: A Practical Introduction
  • EditoreJohn Wiley & Sons Inc
  • Data di pubblicazione2023
  • ISBN 10 1119861861
  • ISBN 13 9781119861867
  • RilegaturaCopertina rigida
  • LinguaInglese
  • Numero edizione1
  • Numero di pagine392

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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. An engaging and accessible introduction to deep learning perfect for students and professionals In Deep Learning: A Practical Introduction, a team of distinguished researchers delivers a book complete with coverage of the theoretical and practical elements of deep learning. The book includes extensive examples, end-of-chapter exercises, homework, exam material, and a GitHub repository containing code and data for all provided examples. Combining contemporary deep learning theory with state-of-the-art tools, the chapters are structured to maximize accessibility for both beginning and intermediate students. The authors have included coverage of TensorFlow, Keras, and Pytorch. Readers will also find: Thorough introductions to deep learning and deep learning toolsComprehensive explorations of convolutional neural networks, including discussions of their elements, operation, training, and architecturesPractical discussions of recurrent neural networks and non-supervised approaches to deep learningFulsome treatments of generative adversarial networks as well as deep Bayesian neural networks Perfect for undergraduate and graduate students studying computer vision, computer science, artificial intelligence, and neural networks, Deep Learning: A Practical Introduction will also benefit practitioners and researchers in the fields of deep learning and machine learning in general. "Deep learning is a subset of machine learning in artificial intelligence that has networks capable of learning unsupervised from data that is unstructured or unlabeled. Also known as deep neural learning or deep neural network."-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Codice articolo 9781119861867

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