Deep learning z TensorFlow 2 i Keras


Код: 13139290983
1133 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 8

Просматривая «Deep learning z TensorFlow 2 i Keras» данный товар из каталога «E-бизнес» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.

Глибоке навчання за допомогою TensorFlow 2 і Keras для досвідчених користувачів. GAN та VAE, глибокий RL, неконтрольоване навчання, виявлення та сегментація об’єктів тощо. Видання II

Автор: Rowel Atienza

Видавництво: Helion

Рік видання: 2022

Переклад: Магдалена Ткач

ISBN: 978-83-283-8883-3

Формат: 165x235

Обкладинка: м'яка

Сторінок: 432

Книга нова

Ціна обкладинки книги: 89,00 злотих > акційну ціну можна знайти на нашому аукціоні!

Ось пропозиція для спеціалістів, які займаються програмуванням штучного інтелекту, і студентів, які навчаються в цій галузі. Автор пояснює секрети створення нейронних мереж, які використовуються в глибокому навчанні, і показує, як використовувати для цього бібліотеки Keras і TensorFlow. Пояснює питання, пов’язані з програмуванням ШІ як у теорії, так і на практиці. Численні приклади, чітка графіка та логічні аргументи роблять її ефективним інструментом для тих, хто хоче навчитися будувати нейронні мережі MLP, CNN і RNN.

Книга ознайомлює з теоретичними основами глибокого навчання – вони включені у ньому пояснюються основні поняття, пов'язані з цією сферою, і відмінності між окремими типами нейронних мереж. Він також описує методи програмування для алгоритмів, які використовуються в глибокому навчанні, і способи їх реалізації. Завдяки прочитанню ви краще зрозумієте нейронні мережі, навчитеся їх створювати та використовувати в різних проектах ШІ.

Ми рекомендуємо цю книгу всім, хто:

  • хоче щоб зрозуміти, як працюють мережі нейронні мережі та як вони створюються
  • спеціалізується на глибокому навчанні або має намір ближче пізнати цю сферу
  • використовує нейронні мережі в програмуванні
  • хоче навчитися використовувати бібліотеки Keras і TensorFlow у глибокому навчанні