img Leseprobe Leseprobe

Грокаем глубокое обучение

Эндрю Траск

EPUB
9,99
Amazon iTunes Thalia.de Hugendubel Bücher.de ebook.de kobo Osiander Google Books Barnes&Noble bol.com Legimi yourbook.shop Kulturkaufhaus ebooks-center.de
* Affiliatelinks/Werbelinks
Hinweis: Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.

Питер img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Beschreibung

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги : - Теоретические основы глубокого обучения - Приемы создания и обучения нейронных сетей - Работа с естественным языком - Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования.

Weitere Titel in dieser Kategorie
Cover Тестирование JavaScript
Лукас да Коста

Kundenbewertungen

Schlagwörter

русский, ИТ, Программирование, Обучение программированию, Искусственный интеллект, нон-фикшн, ИИ, Издательский дом Питер, Зарубежная компьютерная литература, Языки программирования, Прикладная информатика, Технология программирования, Нейронные сети, Питер