Hsieh michael (77 risultati)
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Altre immaginiLog 35
Benjamin H. Bratton; Jeffrey Kipnis; Tom Daniell; Joe Day; Michael Meredith; Christophe Van Gerrewey; Francesco Marullo; Simon Battisti; Anthony Burke; Lisa Hsieh; Christopher Pierce; Alex Schweder; Paulette Singley; Arduino Cantafora
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Soft cover. Condizione: New. Log 35 offers cutting-edge architectural thought, both historical and speculative, for our hyperconnected world. The 21 contributors to this Fall 2015 issue offer new thinking from across and beyond the discipline of architecture, from investigations of architecture's encounters with politics, econom…ics, and art to focused investigations of individual architects and studios, including Sou Fujimoto, Dogma, and Takefumi Aida. Log 35 also includes a 32-page excerpt from Benjamin H. Bratton's forthcoming book The Stack, which explores the consequences and possibilities of planetary-scale computation and the new geopolitical architecture it represents, plus a review of the book by Jeffrey Kipnis.
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Paperback. Condizione: Very Good. No Jacket. May have limited writing in cover pages. Pages are unmarked. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
Altre immaginiHarry Potter and Philosophy: If Aristotle Ran Hogwarts
Baggett, David; Shawn E. Klein, Tom Morris, Diana Mertz Hsieh, Harald Thorsrud, Mimi Reisel Gladstein, Jerry L. Walls, Benjamin J. Bruxvoort Lipscomb, W. Christopher Stewart, Steven W. Patterson, David Deavel, Catherine Deavel, Jennifer Hart Weed, Gareth B. Matthews, Michael Silberstein, Jason T. Eberl, Gregory Bassham
Lingua: Inglese
Editore: Open Court, Chicago 2004
Serie: Popular Culture and Philosophy, Libro 4 di 125. Libro 4 di 125 - Popular Culture and Philosophy
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Hardcover. Condizione: Fine. x, 243 pages; 23 cm. "In Harry Potter and Philosophy, individual chapters look at such topics as life revealed in the Mirror of Erised; the ethics of magic; Moaning Myrtle, Nearly Headless Nick, and the relation of the mind to the brain; and the character of Hermione as a case of "sublimated feminism…." Also examined in this collection are how Aristotle would have run a school for wizards; whether the Potter stories undermine religion and morality; how to tell good people from evil ones through the characters in these novels; and what dementors and boggarts can teach readers about happiness, fear, and the soul. --From publisher's description." // Contents: I. Wizards, Witches, and Muggles: The Inhabitants of Potter's World; 1. Becoming Harry Potter: An Orphan's Search for Identity; 2. Sublimated Feminism: Hermione Granger and the Women of the Wizard World; 3. Averting the Eyes: Self-Deception and the Self-Image; 4. The Taste of Love in Harry Potter; II. Choices, not Abilities: Virtue and Morality in Harry Potter; 5. If Aristotle Ran Hogwarts; 6. The Mirror of Erised: What is the Best Life; 7. The Question Concerning Magic; 8. Moral Imagination and the Apologist's Paradox; III. Knockturn Alley: Evil and the Dark Arts; 9. Is Ambition a Virtue? The Moral Significance of Slytherin House; 10. Harry Potter and the Guises of Evil; 11. Voldermort, Boethius, and the Destructive Effects of Evil; 12. Dark Creatures at Hogwarts: A Platonic Perspective; 13. Harry Potter on the Meaning of Life and Death, Good and Evil; IV. Every-Flavored Essay; 14. Heaven, Hell, and Harry Potter; 15. Wherein 9 3/4? Space, Time, And Magic in the Potter Universe; 16. Ghosts and the Possibility of Disembodied Existence; 17. Normalizing the Paranormal. Fine in fine jakcet First ed., first printing (full number line).
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Paperback or Softback. Condizione: New. Getting Started with Amazon SageMaker Studio: Learn to build end-to-end machine learning projects in the SageMaker machine learning IDE. Book.
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Intelligence and Security Informatics: IEEE ISI 2008 International Workshops: PAISI, PACCF and SOCO 2008, Taipei, Taiwan, June 17, 2008, Proceedings . Applications, incl. Internet/Web, and HCI)
Yang, Christopher C. [Editor]; Chen, Hsinchun [Editor]; Chau, Michael [Editor]; Chang, Kuiyu [Editor]; Lang, Sheau-Dong [Editor]; Chen, Patrick [Editor]; Hsieh, Raymond [Editor]; Zeng, Daniel [Editor]; Wang, Fei-Yue [Editor]; Carley, Kathleen M. [Editor]; Mao, Wenji [Editor]; Zhan, Justin [Editor];
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Paperback. Condizione: Very Good. Ex-library paperback in very nice condition with the usual markings and attachments. Except for library markings, interior clean and unmarked. Tight binding.
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Paperback. Condizione: New. Build production-grade machine learning models with Amazon SageMaker Studio, the first integrated development environment in the cloud, using real-life machine learning examples and codeKey FeaturesUnderstand the ML lifecycle in the cloud and its development on Amazon SageMaker StudioLearn to apply Sa…geMaker features in SageMaker Studio for ML use casesScale and operationalize the ML lifecycle effectively using SageMaker StudioBook DescriptionAmazon SageMaker Studio is the first integrated development environment (IDE) for machine learning (ML) and is designed to integrate ML workflows: data preparation, feature engineering, statistical bias detection, automated machine learning (AutoML), training, hosting, ML explainability, monitoring, and MLOps in one environment.In this book, you'll start by exploring the features available in Amazon SageMaker Studio to analyze data, develop ML models, and productionize models to meet your goals. As you progress, you will learn how these features work together to address common challenges when building ML models in production. After that, you'll understand how to effectively scale and operationalize the ML life cycle using SageMaker Studio.By the end of this book, you'll have learned ML best practices regarding Amazon SageMaker Studio, as well as being able to improve productivity in the ML development life cycle and build and deploy models easily for your ML use cases.What you will learnExplore the ML development life cycle in the cloudUnderstand SageMaker Studio features and the user interfaceBuild a dataset with clicks and host a feature store for MLTrain ML models with ease and scaleCreate ML models and solutions with little codeHost ML models in the cloud with optimal cloud resourcesEnsure optimal model performance with model monitoringApply governance and operational excellence to ML projectsWho this book is forThis book is for data scientists and machine learning engineers who are looking to become well-versed with Amazon SageMaker Studio and gain hands-on machine learning experience to handle every step in the ML lifecycle, including building data as well as training and hosting models. Although basic knowledge of machine learning and data science is necessary, no previous knowledge of SageMaker Studio and cloud experience is required.
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