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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js: Über 450 Seiten Einstieg, Konzepte, KI-Projekte. Aktuell zu TensorFlow 2

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Kurzinformation
Sprache:
Deutsch
ISBN:
3836274256
Seitenzahl:
496
Auflage:
-
Erschienen:
2020-04-28
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Beschreibung

Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js: Über 450 Seiten Einstieg, Konzepte, KI-Projekte. Aktuell zu TensorFlow 2
Über 450 Seiten Einstieg, Konzepte, KI-Projekte. Aktuell zu TensorFlow 2
Diese Beschreibung wurde mittels künstlicher Intelligenz generiert

"Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js" von Alassane Ndiaye bietet eine umfassende Einführung in die Welt des Deep Learnings unter Verwendung der neuesten Versionen von TensorFlow. Das Buch erstreckt sich über 450 Seiten und richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Programmierer, die ihre Kenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz vertiefen möchten. Es deckt grundlegende Konzepte des Deep Learnings ab und führt den Leser Schritt für Schritt durch die Nutzung von TensorFlow und Keras zur Erstellung neuronaler Netzwerke. Darüber hinaus wird die Implementierung von Projekten mit TensorFlow.js behandelt, um Deep Learning-Modelle direkt im Browser auszuführen. Das Buch enthält zahlreiche praktische Beispiele und Projekte, die es dem Leser ermöglichen, das Gelernte direkt anzuwenden. Es legt besonderen Wert auf aktuelle Entwicklungen und Best Practices in der KI-Forschung, wodurch es ein wertvolles Werkzeug für alle ist, die sich mit modernen Technologien im Bereich maschinelles Lernen beschäftigen möchten.

Produktdetails

Einband:
Gebunden
Seitenzahl:
496
Erschienen:
2020-04-28
Sprache:
Deutsch
EAN:
9783836274258
ISBN:
3836274256
Gewicht:
1025 g
Auflage:
-
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Über den Autor

Dr. Matthieu Deru ist Senior Software-Engineer (R&D) und UX-Designer für interaktive Systeme am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI). Seine Projekterfahrung umfasst Themengebiete, die so vielseitig sind wie die Anwendungsfelder der KI, von intelligenten Benutzerschnittstellen bis zu komplexen Vorhersagenmodellen für die Elektromobilität.


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