Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
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Beschreibung
"Neural Networks and Deep Learning: A Textbook" von Charu C. Aggarwal bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens mit einem speziellen Fokus auf neuronale Netzwerke und Deep Learning. Das Buch deckt grundlegende Themen wie die Architektur und Funktionsweise neuronaler Netzwerke, Backpropagation und Optimierungsmethoden ab. Es behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und generative Modelle. Aggarwal legt besonderen Wert auf mathematische Grundlagen und praktische Anwendungen, um den Lesern sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten zu vermitteln. Zahlreiche Beispiele, Illustrationen und Übungsaufgaben unterstützen das Verständnis der komplexen Materie. Das Buch richtet sich an Studierende, Forscher und Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens, die ein tiefes Verständnis für Deep-Learning-Techniken entwickeln möchten.
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Über den Autor
Charu C. Aggarwal is a Distinguished Research Stä Member (DRSM) at the IBM T. J. Watson Research Center in Yorktown Heights, New York. He completed his undergraduate degree in Computer Science from the Indian Institute of Technology at Kanpur in 1993 and his Ph.D. in Operations Research from the Massachusetts Institute of Technology in 1996. He has published more than 350 papers in refereed conferences and journals, and has applied for or been granted more than 80 patents. He is author or editor of 18 books, including textbooks on data mining, machine learning (for text), recommender systems, and outlier analy-sis. Because of the commercial value of his patents, he has thrice been designated a Master Inventor at IBM. He has received several inter-nal and external awards, including the EDBT Test-of-Time Award (2014) and the IEEE ICDM Research Contributions Award (2015). Aside from serving as program or general chair of many major conferences in data mining, he is an editor-in-chief of the ACM SIGKDD Explorations and also of the ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. He is a fellow of the SIAM, ACM, and the IEEE, for "contributions to knowledge discovery and data mining algorithms."
- Klappenbroschur
- 479 Seiten
- Erschienen 2020
- Rheinwerk Computing
- Gebunden
- 209 Seiten
- Erschienen 2018
- Hogrefe AG
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Kartoniert
- 261 Seiten
- Erschienen 2019
- Rheinwerk Computing
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 350 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly Media
- paperback
- 288 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Hardcover
- 372 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley-Interscience
- hardcover
- 400 Seiten
- Erschienen 2008
- Academic Press
- Gebunden
- 1021 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer Spektrum
- Kartoniert
- 362 Seiten
- Erschienen 2020
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...




