Articoli correlati a Neuronale Netze und Deep Learning kapieren: Der einfache...
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren: Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python (mitp Professional) - Brossura
Sinossi
- Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-Algorithmen
- Anschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPy
- Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlich
Deep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht.
Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz.
Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.
Aus dem Inhalt:- Parametrische und nichtparametrische Modelle
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Vorhersagen mit mehreren Ein- und Ausgaben
- Fehler messen und verringern
- Hot und Cold Learning
- Batch- und stochastischer Gradientenabstieg
- Überanpassung vermeiden
- Generalisierung
- Dropout-Verfahren
- Backpropagation und Forward Propagation
- Bilderkennung
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Sprachmodellierung
- Aktivierungsfunktionen
- Sigmoid-Funktion
- Tangens hyperbolicus
- Softmax
- Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Long Short-Term Memory (LSTM)
- Deep-Learning-Framework erstellen
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
Informazioni sull?autore
Andrew W. Trask ist Doktorand an der Oxford University und als Research Scientist für DeepMind tätig. Zuvor war er Researcher und Analytics Product Manager bei Digital Reasoning, wo er das größte künstliche Neuronale Netz der Welt trainierte und für die Analytics Roadmap der Synthesys Cognitive Computing Platform verantwortlich war.
Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
Compra nuovo
Visualizza questo articolo
EUR 29,99
EUR 7,95 per la spedizione da Germania a Italia
Destinazione, tempi e costiRisultati della ricerca per Neuronale Netze und Deep Learning kapieren: Der einfache...
Foto dell'editore
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren: Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python (mitp Professional)
Da: medimops, Berlin, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. Codice articolo M03747500153-G
Quantità: 1 disponibili
Immagini fornite dal venditore
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren
Editore:
MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153
ISBN 13: 9783747500156
Nuovo
Taschenbuch
Da: Wegmann1855, Zwiesel, Germania
Valutazione del venditore 2 su 5 stelle
Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Aus dem Inhalt: Codice articolo 9783747500156
Quantità: 2 disponibili
Immagini fornite dal venditore
Deep Learning kapieren
Da: moluna, Greven, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New. Von den Grundlagen Neuronaler Netze ueber Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-AlgorithmenAnschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPyKeine Vorkenntnisse in Machine Learning o. Codice articolo 310213776
Quantità: 3 disponibili
Immagini fornite dal venditore
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren
Editore:
MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153
ISBN 13: 9783747500156
Nuovo
Taschenbuch
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-AlgorithmenAnschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPyKeine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlichDeep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht. Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz. Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.Aus dem Inhalt:Parametrische und nichtparametrische ModelleÜberwachtes und unüberwachtes LernenVorhersagen mit mehreren Ein- und AusgabenFehler messen und verringernHot und Cold LearningBatch- und stochastischer GradientenabstiegÜberanpassung vermeidenGeneralisierungDropout-VerfahrenBackpropagation und Forward PropagationBilderkennungVerarbeitung natürlicher Sprache (NLP)SprachmodellierungAktivierungsfunktionenSigmoid-FunktionTangens hyperbolicusSoftmaxConvolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Long Short-Term Memory (LSTM)Deep-Learning-Framework erstellen 354 pp. Deutsch. Codice articolo 9783747500156
Quantità: 1 disponibili
Immagini fornite dal venditore
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren
Editore:
MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153
ISBN 13: 9783747500156
Nuovo
Taschenbuch
Da: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-AlgorithmenAnschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPyKeine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlichDeep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht. Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz. Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.Aus dem Inhalt:Parametrische und nichtparametrische ModelleÜberwachtes und unüberwachtes LernenVorhersagen mit mehreren Ein- und AusgabenFehler messen und verringernHot und Cold LearningBatch- und stochastischer GradientenabstiegÜberanpassung vermeidenGeneralisierungDropout-VerfahrenBackpropagation und Forward PropagationBilderkennungVerarbeitung natürlicher Sprache (NLP)SprachmodellierungAktivierungsfunktionenSigmoid-FunktionTangens hyperbolicusSoftmaxConvolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Long Short-Term Memory (LSTM)Deep-Learning-Framework erstellen 354 pp. Deutsch. Codice articolo 9783747500156
Quantità: 1 disponibili
Immagini fornite dal venditore
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren : Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python
Editore:
MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153
ISBN 13: 9783747500156
Nuovo
Taschenbuch
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-AlgorithmenAnschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPyKeine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlichDeep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht. Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz. Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.Aus dem Inhalt:Parametrische und nichtparametrische ModelleÜberwachtes und unüberwachtes LernenVorhersagen mit mehreren Ein- und AusgabenFehler messen und verringernHot und Cold LearningBatch- und stochastischer GradientenabstiegÜberanpassung vermeidenGeneralisierungDropout-VerfahrenBackpropagation und Forward PropagationBilderkennungVerarbeitung natürlicher Sprache (NLP)SprachmodellierungAktivierungsfunktionenSigmoid-FunktionTangens hyperbolicusSoftmaxConvolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Long Short-Term Memory (LSTM)Deep-Learning-Framework erstellen. Codice articolo 9783747500156
Quantità: 2 disponibili
Immagini fornite dal venditore
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren
Editore:
MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153
ISBN 13: 9783747500156
Nuovo
Taschenbuch
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Aus dem Inhalt:MITP Verlags GmbH, Augustinusstraße 9a, 50226 Frechen 354 pp. Deutsch. Codice articolo 9783747500156
Quantità: 2 disponibili
Foto dell'editore
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New. Codice articolo 401922189
Quantità: 1 disponibili
Foto dell'editore
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. Codice articolo 26394487634
Quantità: 1 disponibili
Foto dell'editore
Deep Learning kapieren -Language: german
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: As New. Unread book in perfect condition. Codice articolo 39011512
Quantità: 3 disponibili