9783836265096 - deep learning mit tensorflow, keras und tensorflow.js: einstieg, konzepte und ki-projekte mit python, javascript und html5 di deru, matthieu; ndiaye, alassane (3 risultati)

- Rilegato
Da: medimops, Berlin, Germaniamedimops
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Usato - Buono
EUR 10,08
EUR 10,00 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
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.

- Rilegato
Da: medimops, Berlin, Germaniamedimops
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Usato - Come nuovo
EUR 10,59
EUR 10,00 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Condizione: as new. Wie neu/Like new.
Altre immagini- Rilegato
Da: Bookbot, Prague, Repubblica CecaBookbot
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Usato - Ottimo
EUR 17,54
EUR 20,99 spedizioneSpedito da Repubblica Ceca a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Hardcover. Condizione: Fine. Abnutzung / Risse - leicht. Deep Learning ist die Schlusseltechnologie des derzeitigen Booms Kunstlicher Intelligenz. Neuronale Netze konnen Hochstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit grossen Datenmengen trainiert werden - und wenn Sie wissen, wie man dieses m…aschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die machtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch fur den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow. js. Aus dem Inhalt: Deep-Learning-Grundkonzepte Installation der Frameworks Vorgefertigte Modelle verwenden Datenanalyse und -vorbereitung Convolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling . Aufgaben eines Modells richtig festlegen Eigene Modelle trainieren Overfitting und Underfitting vermeiden Ergebnisse visualisieren.