Beginning Deep Learning With TensorFlow 2
Langue : anglais
Edité par Apress, Incorporated, 2022
- Livre broché
- Neuf

Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-UniMajestic Books
Vendeur AbeBooks depuis 19 janvier 2007
Etat: Neuf
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- Titre
- Beginning Deep Learning With TensorFlow 2
- Auteur
- Long, Liangqu; Zeng, Xiangming
- Éditeur
- Apress, Incorporated
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 148427914X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484279144
You'll start with an introduction to AI, where you'll learn the history of neural networks and what sets deep learning apart from other varieties of machine learning. Discovery the variety of deep learning frameworks and set-up a deep learning development environment. Next, you'll jump into simple classification programs for hand-writing analysis. Once you've tackled the basics of deep learning, you move on to TensorFlow 2 specifically. Find out what exactly a Tensor is and how to work with MNIST datasets. Finally, you'll get into the heavy lifting of programming neural networks and working with a wide variety of neural network types such as GANs andRNNs.
Deep Learning is a new area of Machine Learning research widely used in popular applications, such as voice assistant and self-driving cars. Work through the hands-on material in this book and become a TensorFlow programmer!
What You'll Learn
- Develop using deep learning algorithms
- Build deep learning models using TensorFlow 2
- Create classification systems and other, practical deep learning applications
Who This Book Is For
Students, programmers, and researchers with no experience in deep learning who want to build up their basic skillsets. Experienced machine learning programmers and engineers might also find value in updating their skills.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Xiangming Zeng is an experienced data scientist and machine learning practitioner. He has over ten years of experience using machine learning and deep learning models to solve real world problems in both academia and professionally. Xiangming is familiar with deep learning fundamentals and mainstream machine learning libraries such as Tensorflow and scikit-learn.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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