Applied Deep Learning : Tools, Techniques, and Implementation
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2022
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on the applied aspects of artificial intelligence using enterprise frameworks and technologies. The book is applied in nature and will equip the reader with the necessary skills and understanding for delivering enterprise ML technologies. It will be valuable for undergraduate and postgraduate students in subjects such as artificial intelligence and data science, and also for industrial practitioners engaged with data analytics and machine learning tasks. The book covers all of the key conceptual aspects of the field and provides a foundation for all interested parties to develop their own artificial intelligence applications.
Codice articolo 9783031044199
- Titolo
- Applied Deep Learning : Tools, Techniques, and Implementation
- Autore
- Carl Chalmers
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031044193
- ISBN 13
- 9783031044199
- Peso dell'articolo
- 723 grammi
- Dimensioni
- 241x160x26 mm
This book focuses on the applied aspects of artificial intelligence using enterprise frameworks and technologies. The book is applied in nature and will equip the reader with the necessary skills and understanding for delivering enterprise ML technologies. It will be valuable for undergraduate and postgraduate students in subjects such as artificial intelligence and data science, and also for industrial practitioners engaged with data analytics and machine learning tasks. The book covers all of the key conceptual aspects of the field and provides a foundation for all interested parties to develop their own artificial intelligence applications.
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Informazioni sull’autore
Prof. Paul Fergus is a Professor in Machine Learning and Dr. Carl Chambers is a Senior Lecturer in the Dept. of Computer Science of Liverpool John Moores University. Their teaching responsibilities include Machine Learning and Data Science. Their research interest includes Applied Machine Learning, Computer Vision, Signal Processing, and Pattern Recognition.
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