Deep Learning Explained : Research, Application & Future Innovations
Lingua: inglese
Editore: Notion Press Media Pvt. Ltd Jan 2026, 2026
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- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Deep Learning Explained: Research Applications and Future Innovation presents a comprehensive journey from fundamental concepts to advanced research and future trends in deep learning, beginning with the foundations of artificial intelligence, mathematical principles, and neural network basics, and progressing through core architectures such as deep feedforward networks, convolutional neural networks, recurrent models, and transformer-based systems. The book emphasizes research methodologies, training strategies, evaluation, and reproducibility, followed by in-depth exploration of real-world applications in healthcare, natural language processing, computer vision, finance, and cybersecurity. It also addresses ethical considerations, challenges, and limitations of deep learning, while highlighting emerging innovations such as self-supervised learning, edge AI, and explainable models, concluding with future research directions, case studies, and pathways for translating academic research into impactful technological innovation.…
Codice articolo 9798902691884
- Titolo
- Deep Learning Explained : Research, Application & Future Innovations
- Autore
- Rakesh Pathak
- Editore
- Notion Press Media Pvt. Ltd Jan 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798902691884
- Peso dell'articolo
- 1134 grammi
- Dimensioni
- 279x216x21 mm
Deep Learning Explained: Research Applications and Future Innovation presents a comprehensive journey from fundamental concepts to advanced research and future trends in deep learning, beginning with the foundations of artificial intelligence, mathematical principles, and neural network basics, and progressing through core architectures such as deep feedforward networks, convolutional neural networks, recurrent models, and transformer-based systems. The book emphasizes research methodologies, training strategies, evaluation, and reproducibility, followed by in-depth exploration of real-world applications in healthcare, natural language processing, computer vision, finance, and cybersecurity. It also addresses ethical considerations, challenges, and limitations of deep learning, while highlighting emerging innovations such as self-supervised learning, edge AI, and explainable models, concluding with future research directions, case studies, and pathways for translating academic research into impactful technological innovation.
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