Deep Learning with Azure
Danielle Dean, Wee Hyong Tok, Mathew Salvaris
Langue : anglais
Edité par APress, US, 2018
- Éd. originale
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Rarewaves USA United, HEBRON, KY, Etats-UnisRarewaves USA United
Vendeur AbeBooks depuis 20 juin 2025
Etat: Neuf
EUR 61,15
Quantité disponible : 8 disponibles
Ajouter au panierA propos de cet article
Get up-to-speed with Microsoft's AI Platform. Learn to innovate and accelerate with open and powerful tools and services that bring artificial intelligence to every data scientist and developer.Artificial Intelligence (AI) is the new normal. Innovations in deep learning algorithms and hardware are happening at a rapid pace. It is no longer a question of should I build AI into my business, but more about where do I begin and how do I get started with AI?Written by expert data scientists at Microsoft, Deep Learning with the Microsoft AI Platform helps you with the how-to of doing deep learning on Azure and leveraging deep learning to create innovative and intelligent solutions. Benefit from guidance on where to begin your AI adventure, and learn how the cloud provides you with all the tools, infrastructure, and services you need to do AI.What You'llLearnBecome familiar with the tools, infrastructure, and services available for deep learning on Microsoft Azure such as Azure Machine Learning services and Batch AIUse pre-built AI capabilities (Computer Vision, OCR, gender, emotion, landmark detection, and more)Understand the common deep learning models, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), generative adversarial networks (GANs) with sample code and understand how the field is evolvingDiscover the options for training and operationalizing deep learning models on AzureWho This Book Is ForProfessional data scientists who are interested in learning more about deep learning and how to use the Microsoft AI platform. Some experience with Python is helpful.…
N° de réf. du vendeur LU-9781484236789
- Titre
- Deep Learning with Azure
- Auteur
- Danielle Dean, Wee Hyong Tok, Mathew Salvaris
- Éditeur
- APress, US
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484236785
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484236789
- Édition
- 1st ed.
Artificial Intelligence (AI) is the new normal. Innovations in deep learning algorithms and hardware are happening at a rapid pace. It is no longer a question of should I build AI into my business, but more about where do I begin and how do I get started with AI?
Written by expert data scientists at Microsoft, Deep Learning with the Microsoft AI Platform helps you with the how-to of doing deep learning on Azure and leveraging deep learning to create innovative and intelligent solutions. Benefit from guidance on where to begin your AI adventure, and learn how the cloud provides you with all the tools, infrastructure, and services you need to do AI.
What You'llLearn
- Become familiar with the tools, infrastructure, and services available for deep learning on Microsoft Azure such as Azure Machine Learning services and Batch AI
- Use pre-built AI capabilities (Computer Vision, OCR, gender, emotion, landmark detection, and more)
- Understand the common deep learning models, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), generative adversarial networks (GANs) with sample code and understand how the field is evolving
- Discover the options for training and operationalizing deep learning models on Azure
Who This Book Is For
Professional data scientists who are interested in learning more about deep learning and how to use the Microsoft AI platform. Some experience with Python is helpful.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Danielle Dean, PhD is a principal data science lead at Microsoft in the Cloud and AI division, where she leads a team of data scientists and engineers building artificial intelligence solutions with external companies utilizing Microsoft's Cloud AI platform. Previously, she was a data scientist at Nokia, where she produced business value and insights from big data through data mining and statistical modeling on data-driven projects that impacted a range of businesses, products, and initiatives. She has a PhD in quantitative psychology from the University of North Carolina at Chapel Hill, where she studied the application of multi-level event history models to understand the timing and processes leading to events between dyads within social networks.
Wee Hyong Tok, PhD is a principal data science manager at Microsoft in the Cloud and AI division. He leads the AI for Earth Engineering and Data Science team, where his team of data scientists and engineers are working to advance the boundaries of state-of-art deep learning algorithms and systems. His team works extensively with deep learning frameworks, ranging from TensorFlow to CNTK, Keras, and PyTorch. He has worn many hats in his career as developer, program/product manager, data scientist, researcher, and strategist. Throughout his career, he has been a trusted advisor to the C-suite, from Fortune 500 companies to startups. He co-authored one of the first books on Azure machine learning, Predictive Analytics Using Azure Machine Learning, and authored another demonstrating how database professionals can do AI with databases, Doing Data Science with SQL Server. He has a PhD in computer science from the National University of Singapore, where he studied progressive join algorithms for data streaming systems.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Rarewaves USA United
HEBRON, KY, Etats-Unis
Vendeur AbeBooks depuis 20 juin 2025
Frais d'expédition à l'intérieur de ce pays : Etats-Unis
| Article | 30 à 30 jours ouvrés | 14 à 14 jours ouvrés |
|---|---|---|
| Premier article | EUR 44,63 | EUR 59,81 |
Modes de paiement
Profil professionnel du vendeur
Rarewaves USA
10100 West Sample Road, Ste 101
Coral Springs, FL Etats-Unis 33065
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à Rarewaves USA United, Coral Springs, Florida, U.S.A., sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
Conditions d'expédition
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Afghanistan
Bhutan
Brazil
Brunei Darussalam
Channel Islands
Chile
Israel
Lao
Mexico
Russian Federation
Saudi Arabia
South Africa
Yemen
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.