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The Little Learner: A Straight Line to Deep Learning - Couverture souple

 
9780262546379: The Little Learner: A Straight Line to Deep Learning

Synopsis

A highly accessible, step-by-step introduction to deep learning, written in an engaging, question-and-answer style.

The Little Learner introduces deep learning from the bottom up, inviting students to learn by doing. With the characteristic humor and Socratic approach of classroom favorites The Little Schemer and The Little Typer, this kindred text explains the workings of deep neural networks by constructing them incrementally from first principles using little programs that build on one another. Starting from scratch, the reader is led through a complete implementation of a substantial application: a recognizer for noisy Morse code signals. Example-driven and highly accessible, The Little Learner covers all of the concepts necessary to develop an intuitive understanding of the workings of deep neural networks, including tensors, extended operators, gradient descent algorithms, artificial neurons, dense networks, convolutional networks, residual networks, and automatic differentiation. 

  • Conversational style, illustrations, and question-and-answer format make deep learning accessible and fun
  • Incremental approach constructs advanced concepts from first principles
  • Presents key ideas of machine learning using a small, manageable subset of the Scheme language
  • Suitable for anyone with knowledge of high school math and some programming experience

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À propos de l?auteur

Daniel P. Friedman is Professor of Computer Science in the School of Informatics, Computing, and Engineering at Indiana University and is the author of many books published by the MIT Press, including The Little Schemer and The Seasoned Schemer (with Matthias Felleisen); The Little Prover (with Carl Eastlund); and The Reasoned Schemer (with William E. Byrd, Oleg Kiselyov, and Jason Hemann).

Anurag Mendhekar is Cofounder and President of Paper Culture, where he focuses on developing artificial intelligence for creativity, and an entrepreneur. He started his career at Xerox´s Palo Alto Research Center (PARC), where he was one of the inventors of aspect-oriented programming. His career has spanned a range of technologies including distributed systems, image and video compression, and video distribution for VR.

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  • ÉditeurThe MIT Press
  • Date d'édition2023
  • ISBN 10 026254637X
  • ISBN 13 9780262546379
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages440
  • IllustrateurSu Qingqing
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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Friedman, Daniel P., Mendhekar, Anurag
Edité par The MIT Press, 2023
ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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Friedman, Daniel P.; Mendhekar, Anurag
Edité par The MIT Press, 2023
ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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Anurag Mendhekar Daniel P. Friedman
Edité par MIT Press, 2023
ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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FRIEDMAN, DANIEL P.
Edité par The MIT Press, 2023
ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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Anurag Mendhekar
Edité par MIT Press Ltd, 2023
ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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Daniel P. Friedman
Edité par The MIT Press Feb 2023, 2023
ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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Taschenbuch. Etat : Neu. Su, Qingqing (illustrateur). Neuware -'A gentle but detailed introduction to some of the algorithmic ideas behind machine learning'--. N° de réf. du vendeur 9780262546379

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Daniel P. Friedman
Edité par MIT Press Ltd, 2023
ISBN 10 : 026254637X ISBN 13 : 9780262546379
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