Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras

(ebook) (audiobook) (audiobook)

Autorzy:: Yuxi (Hayden) Liu, Saransh Mehta

Promocja Przejdź

Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras Yuxi (Hayden) Liu, Saransh Mehta - okladka książki

Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras Yuxi (Hayden) Liu, Saransh Mehta - audiobook MP3

Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras Yuxi (Hayden) Liu, Saransh Mehta - audiobook CD

Wydawnictwo:: Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
Ocena:: Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:: 316
Dostępne formaty::      PDF

     ePub

     Mobi

Ebook (85,49 zł najniższa cena z 30 dni)

~~94,99 zł~~ (-69%)
29,90 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(85,49 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Najczęściej kupowane razem

Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras Yuxi (Hayden) Liu, Saransh Mehta

Python Machine Learning By Example. Unlock machine learning best practices with real-world use cases - Fourth Edition Yuxi (Hayden) Liu

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III Yuxi (Hayden) Liu

Cena zestawu: 114.25 zł

Oszczędzasz: 208,74 zł (65%)

Dodaj do koszyka

Deep learning architectures are composed of multilevel nonlinear operations that represent high-level abstractions; this allows you to learn useful feature representations from the data. This book will help you learn and implement deep learning architectures to resolve various deep learning research problems.
Hands-On Deep Learning Architectures with Python explains the essential learning algorithms used for deep and shallow architectures. Packed with practical implementations and ideas to help you build efficient artificial intelligence systems (AI), this book will help you learn how neural networks play a major role in building deep architectures. You will understand various deep learning architectures (such as AlexNet, VGG Net, GoogleNet) with easy-to-follow code and diagrams. In addition to this, the book will also guide you in building and training various deep architectures such as the Boltzmann mechanism, autoencoders, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), natural language processing (NLP), GAN, and more—all with practical implementations.
By the end of this book, you will be able to construct deep models using popular frameworks and datasets with the required design patterns for each architecture. You will be ready to explore the potential of deep architectures in today's world.

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Yuxi (Hayden) Liu rozwija modele uczenia maszynowego w Google. Wcześniej pracował naukowo nad zastosowaniami uczenia maszynowego w takich dziedzinach jak reklama internetowa i cyberbezpieczeństwo. Jest entuzjastą edukacji i autorem wielu książek o uczeniu maszynowym. Pierwsze wydanie tego podręcznika zajmowało wiodącą pozycję w rankingu Amazona w latach 2017 i 2018.

Saransh Mehta has cross-domain experience of working with texts, images, and audio using deep learning. He has been building artificial, intelligence-based solutions, including a generative chatbot, an attendee-matching recommendation system, and audio keyword recognition systems for multiple start-ups. He is very familiar with the Python language, and has extensive knowledge of deep learning libraries such as TensorFlow and Keras. He has been in the top 10% of entrants to deep learning challenges hosted by Microsoft and Kaggle.

Yuxi (Hayden) Liu, Saransh Mehta - pozostałe książki

Ebooka "Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras" przeczytasz na:

czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Booxs i innych
systemach Windows, MacOS i innych

systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi

Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »

Audiobooka "Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras" posłuchasz:

w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
na systemach Windows, MacOS i innych

na dowolonych urządzeniach
i aplikacjach obsługujących format MP3
(pliki spakowane w ZIP)

Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »

Kurs Video "Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras" zobaczysz:

Oceny i opinie klientów: Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras Yuxi (Hayden) Liu, Saransh Mehta (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.

Szczegóły książki

Tytuł oryginału:: Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras
ISBN Ebooka:: 978-17-889-9050-9, 9781788990509
Data wydania ebooka :: 2019-04-30 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
Język publikacji:: 1
Rozmiar pliku Pdf:: 21.9MB
Rozmiar pliku ePub:: 22MB
Rozmiar pliku Mobi:: 46.1MB