
Python Deep learning: Develop your first Neural Network in Python Using TensorFlow, Keras, and PyTorch (Step-by-Step Tutorial for Beginners, Band 1)
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Beschreibung
"Python Deep Learning: Develop Your First Neural Network in Python Using TensorFlow, Keras, and PyTorch" von Samuel Burns ist ein praxisorientiertes Buch für Anfänger, die in die Welt des Deep Learning eintauchen möchten. Das Buch bietet eine schrittweise Anleitung zur Entwicklung von neuronalen Netzwerken mit den populären Frameworks TensorFlow, Keras und PyTorch. Es beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens und der neuronalen Netze und führt den Leser dann durch den Installationsprozess der benötigten Software. Im weiteren Verlauf werden grundlegende Konzepte wie Datenvorbereitung, Modellarchitektur und Training von Modellen behandelt. Der Autor erklärt anhand praktischer Beispiele, wie man einfache bis komplexere Modelle erstellt und trainiert. Zudem wird auf die Unterschiede zwischen den verwendeten Bibliotheken eingegangen, um dem Leser ein umfassendes Verständnis der Werkzeuge zu vermitteln. Das Buch richtet sich an Leser ohne Vorkenntnisse im Bereich Deep Learning oder Programmierung mit Python und zielt darauf ab, ihnen das notwendige Wissen zu vermitteln, um eigene Projekte im Bereich künstlicher Intelligenz zu starten.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Hardcover
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Kartoniert
- 379 Seiten
- Erschienen 2020
- Addison Wesley
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 826 Seiten
- Erschienen 2021
- Packt Publishing
- paperback -
- Erschienen 1994
- California Scientific Software
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley-Interscience
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-VCH
- Hardcover
- 252 Seiten
- Apress
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- paperback
- 136 Seiten
- Erschienen 2013
- Packt Pub Ltd
- Hardcover
- 605 Seiten
- Erschienen 2020
- Apress
- Kartoniert
- 382 Seiten
- Erschienen 2019
- Apress