Deep Learning - Grundlagen und Implementierung : Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren

Langue : allemand

Edité par Dpunkt.Verlag Mai 2020, 2020

3960091362 / 9783960091363

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Neuware - Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning Implementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorch Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung Dieses Buch vermittelt Ihnen das konzeptionelle und praktische Rüstzeug, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu bekommen. Sie lernen die Grundprinzipien des Deep Learning kennen, zu deren Veranschaulichung Seth Weidman gut nachvollziehbare Konzeptmodelle entwickelt hat, die von Codebeispielen begleitet werden. Das Buch eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning. Sie beginnen mit den Basics des Deep Learning und gelangen schnell zu den Details fortgeschrittener Architekturen, indem Sie deren Aufbau von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese neuronalen Netzwerkkonzepte setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch, rechnerisch und konzeptionell funktionieren.…

N° de réf. du vendeur 9783960091363

Titre
Deep Learning - Grundlagen und Implementierung : Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren
Auteur
Seth Weidman
Éditeur
Dpunkt.Verlag Mai 2020
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
allemand
ISBN à 10 chiffres
3960091362
ISBN à 13 chiffres
9783960091363
Poids de l'article
482 grammes
Dimensions
238x166x17 mm

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