Manuale completo sul deep learning: CNN, RNN e modelli generativi - Couverture souple

K, Sundaresan ; R, Nallakumar

9786209883910: Manuale completo sul deep learning: CNN, RNN e modelli generativi

Couverture souple

ISBN 10 : 6209883915 ISBN 13 : 9786209883910

Editeur : Edizioni Sapienza, 2026

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D�tails de l'�dition

�diteur: Edizioni Sapienza
Date d'�dition: 2026
Langue: italien
ISBN 10: 6209883915
ISBN 13: 9786209883910
Reliure: Broch�
Nombre de pages: 128
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Manuale completo sul deep learning (Paperback)

Sundaresan K.

Edit� par Edizioni Sapienza, 2026

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Paperback. Etat : new. Paperback. Questo libro offre un'introduzione completa e strutturata alle basi, alle architetture e alle applicazioni del deep learning. Partendo da concetti matematici fondamentali come l'algebra lineare, la probabilita e l'ottimizzazione, costruisce una solida base per la comprensione delle moderne reti neurali. Il testo esplora idee chiave come la capacita del modello, il bias-variance trade-off, l'overfitting e la regolazione dell'iperparametro. Il lettore viene quindi guidato attraverso le principali architetture di deep learning, tra cui le reti neurali convoluzionali (CNN) per l'analisi delle immagini, le reti neurali ricorrenti (RNN) e le LSTM per la modellazione delle sequenze e i modelli generativi avanzati come gli autoencoder, gli autoencoder variazionali (VAE) e le reti generative adverse (GAN). Ogni capitolo presenta spiegazioni chiare, diagrammi ed esempi pratici per semplificare concetti complessi. Pensato per studenti, educatori e professionisti dell'IA, il libro fornisce sia approfondimenti teorici sia intuizioni pratiche. E un riferimento completo per chiunque voglia capire, costruire e applicare efficacemente modelli di deep learning a problemi reali di computer vision, elaborazione del linguaggio naturale e IA generativa. 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 r�f. du vendeur 9786209883910

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Manuale completo sul deep learning: CNN, RNN e modelli generativi (Italian Edition)

K, Sundaresan; R, Nallakumar

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Sundaresan K

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Questo libro offre un'introduzione completa e strutturata alle basi, alle architetture e alle applicazioni del deep learning. Partendo da concetti matematici fondamentali come l'algebra lineare, la probabilit� e l'ottimizzazione, costruisce una solida base per la comprensione delle moderne reti neurali. Il testo esplora idee chiave come la capacit� del modello, il bias-variance trade-off, l'overfitting e la regolazione dell'iperparametro. Il lettore viene quindi guidato attraverso le principali architetture di deep learning, tra cui le reti neurali convoluzionali (CNN) per l'analisi delle immagini, le reti neurali ricorrenti (RNN) e le LSTM per la modellazione delle sequenze e i modelli generativi avanzati come gli autoencoder, gli autoencoder variazionali (VAE) e le reti generative adverse (GAN). Ogni capitolo presenta spiegazioni chiare, diagrammi ed esempi pratici per semplificare concetti complessi. Pensato per studenti, educatori e professionisti dell'IA, il libro fornisce sia approfondimenti teorici sia intuizioni pratiche. � un riferimento completo per chiunque voglia capire, costruire e applicare efficacemente modelli di deep learning a problemi reali di computer vision, elaborazione del linguaggio naturale e IA generativa.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 128 pp. Italienisch. N� de r�f. du vendeur 9786209883910

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