Programming Neural Networks with Python (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Rheinwerk Publishing Inc., 2025
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
Vendeur AbeBooks depuis 12 octobre 2005
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Paperback. Neural networks are at the heart of AI--so ensure you're on the cutting edge with this guide! For true beginners, get a crash course in Python and the mathematical concepts you'll need to understand and create neural networks. Or jump right into programming your first neural network, from implementing the scikit-learn library to using the perceptron learning algorithm. Learn how to train your neural network, measure errors, make use of transfer learning, implementing the CRISP-DM model, and more. Whether you're interested in machine learning, gen AI, LLMs, deep learning, or all of the above, this is the AI book you need!Highlights include: 1) Network creation2) Network training3) Supervised and unsupervised learning4) Reinforcement learning5) Algorithms6) Multi-layer networks7) Deep neural networks 8) Back propagation9) Transformers10) Python11) Mathematical concepts12) TensorFlow Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9781493226962
- Titre
- Programming Neural Networks with Python (Paperback)
- Auteur
- Joachim Steinwendner
- Éditeur
- Rheinwerk Publishing Inc.
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1493226967
- ISBN à 13 chiffres
- 9781493226962
Neural networks are at the heart of AI - so ensure you're on the cutting edge with this guide! For true beginners, get a crash course in Python and the mathematical concepts you'll need to understand and create neural networks. Or jump right into programming your first neural network, from implementing the scikit-learn library to using the perceptron learning algorithm. Learn how to train your neural network, measure errors, make use of transfer learning, implementing the CRISP-DM model, and more. Whether you're interested in machine learning, gen AI, LLMs, deep learning, or all of the above, this is the AI book you need!
Highlights include:
1) Network creation
2) Network training
3) Supervised and unsupervised learning
4) Reinforcement learning
5) Algorithms
6) Multi-layer networks
7) Deep neural networks
8) Back propagation
9) Transformers
10) Python
11) Mathematical concepts
12) TensorFlow
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