
Deep Learning in Computer Vision: Principles and Applications (Digital Imaging and Computer Vision)
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Beschreibung
"Deep Learning in Computer Vision: Principles and Applications" von Ali Ismail Awad bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Deep-Learning-Techniken im Bereich der Computer Vision. Das Buch behandelt grundlegende Prinzipien und fortgeschrittene Konzepte, die für das Verständnis und die Implementierung von Deep-Learning-Modellen in der Bildverarbeitung entscheidend sind. Es deckt Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung ab. Darüber hinaus werden praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, autonome Fahrzeuge und Überwachungssysteme beleuchtet. Durch theoretische Erklärungen und praxisnahe Beispiele richtet sich das Buch sowohl an Studierende als auch an Fachleute, die ihre Kenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz erweitern möchten.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 408 Seiten
- Erschienen 1998
- Springer
- Kartoniert
- 445 Seiten
- Erschienen 2020
- dpunkt.verlag GmbH
- Hardcover
- 372 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing
- Gebunden
- 832 Seiten
- Erschienen 2017
- Wiley
- Gebunden
- 820 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 235 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Gebunden
- 282 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 344 Seiten
- Erschienen 2008
- FO-Fotorotar AG
- paperback
- 833 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- hardcover
- 821 Seiten
- Erschienen 2006
- Wiley-VCH
- Kartoniert
- 292 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- hardcover
- 685 Seiten
- Erschienen 2009
- Taylor & Francis Inc
- Kartoniert
- 358 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Kartoniert
- 247 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer