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MATLAB Deep Learning, Fachbücher von Phil Kim
Beginnen Sie mit MATLAB für Deep Learning und KI mit diesem umfassenden Leitfaden. In diesem Buch starten Sie mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und gehen dann über zu neuronalen Netzen, Deep Learning und konvolutionalen neuronalen Netzen. In einer Mischung aus Grundlagen und Anwendungen verwendet MATLAB Deep Learning MATLAB als zugrunde liegende Programmiersprache und Werkzeug für die Beispiele und Fallstudien in diesem Buch. Mit diesem Buch werden Sie in der Lage sein, einige der heutigen realen Herausforderungen im Bereich Big Data, intelligente Bots und andere komplexe Datenprobleme anzugehen. Sie werden sehen, wie Deep Learning einen komplexeren und intelligenteren Aspekt des maschinellen Lernens für moderne Datenanalysen und -anwendungen darstellt. Was Sie lernen werden: - Verwenden Sie MATLAB für Deep Learning - Entdecken Sie neuronale Netze und mehrschichtige neuronale Netze - Arbeiten Sie mit Konvolutions- und Pooling-Schichten - Erstellen Sie ein MNIST-Beispiel mit diesen Schichten Für wen dieses Buch gedacht ist: Für diejenigen, die Deep Learning lernen möchten.
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Applied Deep Learning, Fachbücher von Umberto Michelucci
Das Fachbuch "Applied Deep Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Funktionsweise von neuronalen Netzwerken und deren Implementierung mit TensorFlow 2.0 und Keras. Die neue Auflage legt besonderen Wert auf grundlegende Konzepte sowie praktische Aspekte, die für Forschungsprojekte im Bereich des Deep Learning von Bedeutung sind. Leserinnen und Leser können sich auf spezifische Themen konzentrieren, darunter Regularisierung, Optimierer, Optimierung, Metrikanalyse und Hyperparameter-Tuning. Darüber hinaus werden die grundlegenden Ideen hinter Autoencodern und generativen adversarialen Netzwerken behandelt. Das Buch ist so strukturiert, dass alle vorgestellten Codebeispiele in Form von Jupyter-Notebooks zur Verfügung stehen, was es ermöglicht, die Beispiele auszuprobieren und kreativ zu erweitern. Ein begleitendes Online-Buch bietet zusätzliches Material und vollständigen Code für alle besprochenen Beispiele.
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Deep Learning Systems, Fachbücher von Andres RodriguezDas Buch "Deep Learning Systems" bietet eine umfassende Analyse der Algorithmen, Compiler und Hardwarekomponenten, die erforderlich sind, um Deep Learning-Modelle effizient zu trainieren und in kommerziellen Anwendungen bereitzustellen. Angesichts des langsamer werdenden Wachstums der Rechenleistung und der steigenden Anforderungen an die Rechenressourcen für moderne Deep Learning-Anwendungen ist es entscheidend, dass Algorithmen, Compiler und Hardware gemeinsam entwickelt werden. Dieses Buch beleuchtet die Herausforderungen, die mit der Modellgrösse, der Latenzzeit bei der Bereitstellung und den Energieanforderungen verbunden sind, und bietet systematische Lösungen, um die Leistung und Effizienz zu verbessern. Es richtet sich an verschiedene Fachleute, darunter Datenwissenschaftler, Hardware-Designer und Performance-Ingenieure, und betont die Notwendigkeit einer engen Zusammenarbeit zwischen diesen Disziplinen, um die Fortschritte im Bereich der Deep Learning-Systeme voranzutreiben.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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