Programming Neural Networks with Python (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Rheinwerk Publishing Inc., 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
Venditore AbeBooks dal 22 giugno 2007
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Paperback. Neural networks are at the heart of AI--so ensure you're on the cutting edge with this guide! For true beginners, get a crash course in Python and the mathematical concepts you'll need to understand and create neural networks. Or jump right into programming your first neural network, from implementing the scikit-learn library to using the perceptron learning algorithm. Learn how to train your neural network, measure errors, make use of transfer learning, implementing the CRISP-DM model, and more. Whether you're interested in machine learning, gen AI, LLMs, deep learning, or all of the above, this is the AI book you need!Highlights include: 1) Network creation2) Network training3) Supervised and unsupervised learning4) Reinforcement learning5) Algorithms6) Multi-layer networks7) Deep neural networks 8) Back propagation9) Transformers10) Python11) Mathematical concepts12) TensorFlow Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781493226962
- Titolo
- Programming Neural Networks with Python (Paperback)
- Autore
- Joachim Steinwendner
- Editore
- Rheinwerk Publishing Inc.
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1493226967
- ISBN 13
- 9781493226962
Neural networks are at the heart of AI—so ensure you’re on the cutting edge with this guide! For true beginners, get a crash course in Python and the mathematical concepts you’ll need to understand and create neural networks. Or jump right into programming your first neural network, from implementing the scikit-learn library to using the perceptron learning algorithm. Learn how to train your neural network, measure errors, make use of transfer learning, implementing the CRISP-DM model, and more. Whether you’re interested in machine learning, gen AI, LLMs, deep learning, or all of the above, this is the AI book you need!
Highlights include:
1) Network creation
2) Network training
3) Supervised and unsupervised learning
4) Reinforcement learning
5) Algorithms
6) Multi-layer networks
7) Deep neural networks
8) Back propagation
9) Transformers
10) Python
11) Mathematical concepts
12) TensorFlow
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