tensorflow workshop deep learning aktion von kumar tipu (4 Ergebnisse)

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -'TensorFlow Workshop: Deep Learning in Action' ist ein umfassendes Handbuch, das den Leser auf eine Entdeckungsreise in die Welt des Deep Learning mit TensorFlow mitnimmt. Es deckt die grundlegenden Konzepte neuronaler Netze ab, geht auf die Besonderheiten der Implementierung verschiedener Netzwerkarchitekturen ein und erforscht fortgeschrittene Themen wie Faltungsneuronale Netze (CNNs), rekurrente neuronale Netze (RNNs), Autocoder und generative adversarische Netze (GANs). Jedes Kapitel ist so strukturiert, dass es ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Theorie, praktischen Beispielen und praktischen Übungen bietet, so dass komplexe Ideen für Leser mit unterschiedlichem Kenntnisstand zugänglich sind. Das Buch befasst sich auch mit den Herausforderungen, die sich während des Modelltrainings ergeben, bietet Einblicke in die Optimierung der Leistung und diskutiert zukünftige Trends in der KI und im Deep Learning. Mit dem Fokus auf reale Anwendungen ist dieses Buch eine unschätzbare Ressource für jeden, der TensorFlow beherrschen und das Potenzial von Deep-Learning-Technologien erschließen möchte.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 60 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. TensorFlow-Workshop: Deep Learning in Aktion | Rupesh Kumar Tipu | Taschenbuch | 60 S. | Deutsch | 2024 | Our Knowledge Publishing | EAN 9786207384211 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 60 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'TensorFlow Workshop: Deep Learning in Action' ist ein umfassendes Handbuch, das den Leser auf eine Entdeckungsreise in die Welt des Deep Learning mit TensorFlow mitnimmt. Es deckt die grundlegenden Konzepte neuronaler Netze ab, geht auf die Besonderheiten der Implementierung verschiedener Netzwerkarchitekturen ein und erforscht fortgeschrittene Themen wie Faltungsneuronale Netze (CNNs), rekurrente neuronale Netze (RNNs), Autocoder und generative adversarische Netze (GANs). Jedes Kapitel ist so strukturiert, dass es ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Theorie, praktischen Beispielen und praktischen Übungen bietet, so dass komplexe Ideen für Leser mit unterschiedlichem Kenntnisstand zugänglich sind. Das Buch befasst sich auch mit den Herausforderungen, die sich während des Modelltrainings ergeben, bietet Einblicke in die Optimierung der Leistung und diskutiert zukünftige Trends in der KI und im Deep Learning. Mit dem Fokus auf reale Anwendungen ist dieses Buch eine unschätzbare Ressource für jeden, der TensorFlow beherrschen und das Potenzial von Deep-Learning-Technologien erschließen möchte.