Deep Learning For Dummies
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Beschreibung
"Deep Learning For Dummies" von John Paul Mueller und Luca Massaron ist ein einführendes Buch, das Lesern die Grundlagen des Deep Learning näherbringt. Es richtet sich vor allem an Personen, die neu in diesem Bereich sind und keine oder nur geringe Vorkenntnisse haben. Das Buch beginnt mit einer Erklärung der grundlegenden Konzepte des Deep Learning und dessen Bedeutung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Die Autoren beschreiben, wie neuronale Netze funktionieren und welche Rolle sie beim maschinellen Lernen spielen. Es werden verschiedene Arten von neuronalen Netzen vorgestellt, darunter Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs). Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den praktischen Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, autonome Fahrzeuge und Gesundheitswesen. Das Buch bietet zudem eine Einführung in gängige Tools und Frameworks wie TensorFlow und Keras, die für die Implementierung von Deep-Learning-Modellen verwendet werden. Durch zahlreiche Beispiele und Schritt-für-Schritt-Anleitungen hilft "Deep Learning For Dummies" den Lesern dabei, eigene Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Das Buch schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich des Deep Learning ab. Insgesamt bietet das Buch eine leicht verständliche Einführung in die Welt des Deep Learning, ideal für Anfänger, die einen ersten Einblick gewinnen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
John Paul Mueller is the author of over 100 books including AI for Dummies, Python for Data Science for Dummies, Machine Learning for Dummies, and Algorithms for Dummies. Luca Massaron is a data scientist who interprets big data and transforms it into smart data by means of the simplest and most effective data mining and machine learning techniques. He is a Google Developer Expert (GDE) in machine learning.
- Kartoniert
- 350 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 261 Seiten
- Erschienen 2019
- Rheinwerk Computing
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 179 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 209 Seiten
- Erschienen 2018
- Hogrefe AG
- paperback
- 432 Seiten
- Erschienen 2006
- For Dummies
- Klappenbroschur
- 479 Seiten
- Erschienen 2020
- Rheinwerk Computing
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- paperback
- 288 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Hardcover
- 372 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing




