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Paperback. Etat : new. Paperback. Fortgeschrittene Deep-Learning-Systeme stellen einige der anspruchsvollsten technischen Errungenschaften unserer AEra dar. Sie kombinieren theoretische Erkenntnisse aus den Neurowissenschaften und der Mathematik, praktische Ingenieurskunst aus dem verteilten Rechnen und Systemdesign sowie Fachwissen aus unzaehligen Anwendungsbereichen. Der Aufbau solcher Systeme erfordert die Buendelung von Wissen ueber mehrere Disziplinen hinweg - man muss nicht nur neuronale Netze verstehen, sondern auch Optimierung, verteilte Systeme, Software-Engineering, Datenmanagement und domaenenspezifische Herausforderungen.Das Feld ist noch jung und bietet enorme Moeglichkeiten fuer Innovation und Wirkung. Modelle, deren Training einst unmoeglich schien, werden heute routinemaessig trainiert. Implementierungen in einem Ausmass, das vor wenigen Jahren noch unvorstellbar war, arbeiten heute zuverlaessig. Anwendungen, die reine Science-Fiction waren, kommen heute Milliarden von Nutzern zugute. Dennoch bleiben enorme Herausforderungen bestehen - Systeme zu bauen, die effizient genug fuer den Einsatz am Netzwerkrand (Edge Deployment) sind, fair genug, um die Verstaerkung gesellschaftlicher Vorurteile zu vermeiden, robust genug, um Verteilungsverschiebungen und adversaere Eingaben zu bewaeltigen, und interpretierbar genug, um Verstaendnis und Vertrauen zu ermoeglichen. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786209695353
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Paperback. Etat : new. Paperback. Fortgeschrittene Deep-Learning-Systeme stellen einige der anspruchsvollsten technischen Errungenschaften unserer AEra dar. Sie kombinieren theoretische Erkenntnisse aus den Neurowissenschaften und der Mathematik, praktische Ingenieurskunst aus dem verteilten Rechnen und Systemdesign sowie Fachwissen aus unzaehligen Anwendungsbereichen. Der Aufbau solcher Systeme erfordert die Buendelung von Wissen ueber mehrere Disziplinen hinweg - man muss nicht nur neuronale Netze verstehen, sondern auch Optimierung, verteilte Systeme, Software-Engineering, Datenmanagement und domaenenspezifische Herausforderungen.Das Feld ist noch jung und bietet enorme Moeglichkeiten fuer Innovation und Wirkung. Modelle, deren Training einst unmoeglich schien, werden heute routinemaessig trainiert. Implementierungen in einem Ausmass, das vor wenigen Jahren noch unvorstellbar war, arbeiten heute zuverlaessig. Anwendungen, die reine Science-Fiction waren, kommen heute Milliarden von Nutzern zugute. Dennoch bleiben enorme Herausforderungen bestehen - Systeme zu bauen, die effizient genug fuer den Einsatz am Netzwerkrand (Edge Deployment) sind, fair genug, um die Verstaerkung gesellschaftlicher Vorurteile zu vermeiden, robust genug, um Verteilungsverschiebungen und adversaere Eingaben zu bewaeltigen, und interpretierbar genug, um Verstaendnis und Vertrauen zu ermoeglichen. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786209695353
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Paperback. Etat : new. Paperback. Fortgeschrittene Deep-Learning-Systeme stellen einige der anspruchsvollsten technischen Errungenschaften unserer AEra dar. Sie kombinieren theoretische Erkenntnisse aus den Neurowissenschaften und der Mathematik, praktische Ingenieurskunst aus dem verteilten Rechnen und Systemdesign sowie Fachwissen aus unzaehligen Anwendungsbereichen. Der Aufbau solcher Systeme erfordert die Buendelung von Wissen ueber mehrere Disziplinen hinweg - man muss nicht nur neuronale Netze verstehen, sondern auch Optimierung, verteilte Systeme, Software-Engineering, Datenmanagement und domaenenspezifische Herausforderungen.Das Feld ist noch jung und bietet enorme Moeglichkeiten fuer Innovation und Wirkung. Modelle, deren Training einst unmoeglich schien, werden heute routinemaessig trainiert. Implementierungen in einem Ausmass, das vor wenigen Jahren noch unvorstellbar war, arbeiten heute zuverlaessig. Anwendungen, die reine Science-Fiction waren, kommen heute Milliarden von Nutzern zugute. Dennoch bleiben enorme Herausforderungen bestehen - Systeme zu bauen, die effizient genug fuer den Einsatz am Netzwerkrand (Edge Deployment) sind, fair genug, um die Verstaerkung gesellschaftlicher Vorurteile zu vermeiden, robust genug, um Verteilungsverschiebungen und adversaere Eingaben zu bewaeltigen, und interpretierbar genug, um Verstaendnis und Vertrauen zu ermoeglichen. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786209695353
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Fortgeschrittene Deep-Learning-Systeme stellen einige der anspruchsvollsten technischen Errungenschaften unserer Ära dar. Sie kombinieren theoretische Erkenntnisse aus den Neurowissenschaften und der Mathematik, praktische Ingenieurskunst aus dem verteilten Rechnen und Systemdesign sowie Fachwissen aus unzähligen Anwendungsbereichen. Der Aufbau solcher Systeme erfordert die Bündelung von Wissen über mehrere Disziplinen hinweg - man muss nicht nur neuronale Netze verstehen, sondern auch Optimierung, verteilte Systeme, Software-Engineering, Datenmanagement und domänenspezifische Herausforderungen.Das Feld ist noch jung und bietet enorme Möglichkeiten für Innovation und Wirkung. Modelle, deren Training einst unmöglich schien, werden heute routinemäßig trainiert. Implementierungen in einem Ausmaß, das vor wenigen Jahren noch unvorstellbar war, arbeiten heute zuverlässig. Anwendungen, die reine Science-Fiction waren, kommen heute Milliarden von Nutzern zugute. Dennoch bleiben enorme Herausforderungen bestehen - Systeme zu bauen, die effizient genug für den Einsatz am Netzwerkrand (Edge Deployment) sind, fair genug, um die Verstärkung gesellschaftlicher Vorurteile zu vermeiden, robust genug, um Verteilungsverschiebungen und adversäre Eingaben zu bewältigen, und interpretierbar genug, um Verständnis und Vertrauen zu ermöglichen.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 168 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786209695353
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Taschenbuch. Etat : Neu. FORTGESCHRITTENE DEEP-LEARNING-SYSTEME: VON DER THEORIE ZUR IMPLEMENTIERUNG | Geetha C (u. a.) | Taschenbuch | 168 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786209695353 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 134594595
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