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Deep Learning Architectures, Fachbücher von Ovidiu Calin
"Deep Learning Architectures" ist ein Fachbuch, das sich mit der mathematischen Funktionsweise von neuronalen Netzwerken beschäftigt. Es bietet eine umfassende Analyse, wie diese Netzwerke sowohl als universelle Approximatoren von Funktionen als auch als Informationsverarbeiter fungieren. Das Buch überbrückt die Kluft zwischen intuitiven Konzepten, die in der heutigen Nutzung von neuronalen Netzwerken vorherrschen, und der präzisen modernen mathematischen Sprache. Es präsentiert bewährte Praktiken und kombiniert diese mit der Robustheit und Eleganz mathematischer Ansätze. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für Studierende im Masterstudium als auch für fortgeschrittene Bachelorstudierende zugänglich sind. Darüber hinaus richtet sich das Buch an Forscher im Bereich des maschinellen Lernens, die ein theoretisches Verständnis für die Materie anstreben.
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Deep Learning: Concepts and Architectures, Fachbücher von Witold Pedrycz, Shyi-Ming Chen
Das Buch "Deep Learning: Concepts and Architectures" bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte des Deep Learning und beleuchtet die praktischen Aspekte, die diese Lernparadigmen unterstützen. Es wird erläutert, wie multilayer Architekturen zur Entwicklung von strukturellen Wissensrepräsentationen beitragen und wie diese Entwicklungen entscheidend für die Bereitstellung wettbewerbsfähiger Lösungen für reale Probleme sind. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie die architektonischen Fortschritte im Bereich des Deep Learning detailliertes Lernen und Verfeinerungen im Systemdesign ermöglichen. Das Buch enthält ausführliche Beschreibungen aktueller Trends in der Gestaltung und Analyse von Deep Learning-Topologien und bietet praktische Richtlinien sowie Lösungen für verschiedene Anwendungsbereiche wie Sprachmodellierung, Graphrepräsentation und Prognosen.
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Development and Analysis of Deep Learning Architectures, Fachbücher von Shyi-Ming Chen, Witold PedryczDas Buch "Development and Analysis of Deep Learning Architectures" bietet eine umfassende Betrachtung der vielfältigen Algorithmen und Anwendungen, die das Gebiet des Deep Learning so ansprechend und intensiv erforscht machen. Es beleuchtet die unterschiedlichen Lernmechanismen im Kontext von Big Data und präsentiert fundierte Studien in verschiedenen Bereichen, darunter Sensordesign, Gesundheitswesen, autonomes Fahren, industrielle Steuerung und drahtlose Kommunikation. Die Leserinnen und Leser erhalten die Möglichkeit, ein praktisches Verständnis für das Design von Deep Learning-Architekturen zu entwickeln. Darüber hinaus werden systematische Entwurfsverfahren, Optimierungstechniken und Validierungsprozesse behandelt, die für die Implementierung und Anwendung dieser Technologien von entscheidender Bedeutung sind.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep In-memory Architectures for Machine Learning, Fachbücher von Sujan Gonugondla, Mingu Kang, Naresh R ShanbhagDas Buch "Deep In-memory Architectures for Machine Learning" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Entwicklungen in der Architektur von Deep-In-Memory-Systemen, die für die Implementierung von KI-Anwendungen an der Schnittstelle von Energieverbrauch, Latenz und Genauigkeit optimiert sind. Es richtet sich sowohl an Fachleute in der Industrie als auch an akademische Forscher und behandelt die Thematik von den grundlegenden Prinzipien bis hin zu praktischen Laborprototypen. Die Leser werden in die faszinierende Welt der hardwarebasierten KI-Systeme eingeführt, wobei sowohl theoretische als auch praktische Aspekte beleuchtet werden. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der KI-Architekturen auseinandersetzen möchten.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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MATLAB Deep Learning, Fachbücher von Phil KimBeginnen Sie mit MATLAB für Deep Learning und KI mit diesem umfassenden Leitfaden. In diesem Buch starten Sie mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und gehen dann über zu neuronalen Netzen, Deep Learning und konvolutionalen neuronalen Netzen. In einer Mischung aus Grundlagen und Anwendungen verwendet MATLAB Deep Learning MATLAB als zugrunde liegende Programmiersprache und Werkzeug für die Beispiele und Fallstudien in diesem Buch. Mit diesem Buch werden Sie in der Lage sein, einige der heutigen realen Herausforderungen im Bereich Big Data, intelligente Bots und andere komplexe Datenprobleme anzugehen. Sie werden sehen, wie Deep Learning einen komplexeren und intelligenteren Aspekt des maschinellen Lernens für moderne Datenanalysen und -anwendungen darstellt. Was Sie lernen werden: - Verwenden Sie MATLAB für Deep Learning - Entdecken Sie neuronale Netze und mehrschichtige neuronale Netze - Arbeiten Sie mit Konvolutions- und Pooling-Schichten - Erstellen Sie ein MNIST-Beispiel mit diesen Schichten Für wen dieses Buch gedacht ist: Für diejenigen, die Deep Learning lernen möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Deep Learning, Fachbücher von Umberto MichelucciDas Fachbuch "Applied Deep Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Funktionsweise von neuronalen Netzwerken und deren Implementierung mit TensorFlow 2.0 und Keras. Die neue Auflage legt besonderen Wert auf grundlegende Konzepte sowie praktische Aspekte, die für Forschungsprojekte im Bereich des Deep Learning von Bedeutung sind. Leserinnen und Leser können sich auf spezifische Themen konzentrieren, darunter Regularisierung, Optimierer, Optimierung, Metrikanalyse und Hyperparameter-Tuning. Darüber hinaus werden die grundlegenden Ideen hinter Autoencodern und generativen adversarialen Netzwerken behandelt. Das Buch ist so strukturiert, dass alle vorgestellten Codebeispiele in Form von Jupyter-Notebooks zur Verfügung stehen, was es ermöglicht, die Beispiele auszuprobieren und kreativ zu erweitern. Ein begleitendes Online-Buch bietet zusätzliches Material und vollständigen Code für alle besprochenen Beispiele.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Deep Learning Foundations, Fachbücher von Taeho Jo
Das Buch "Deep Learning Foundations" bietet eine umfassende konzeptionelle Einführung in die Algorithmen des Deep Learning. Es ist in vier Hauptteile gegliedert: Grundlagen, Deep Machine Learning, tiefe neuronale Netzwerke und textbasierte Deep Learning-Techniken. Der erste Teil behandelt traditionelle Ansätze des überwachten und unüberwachten Lernens sowie Ensemble-Learning, um eine solide Basis für das Verständnis von Deep Learning-Algorithmen zu schaffen. Im zweiten Teil wird erläutert, wie bestehende Machine Learning-Algorithmen in Deep Learning-Algorithmen umgewandelt werden können. Der dritte Teil widmet sich verschiedenen Arten tiefer neuronaler Netzwerke, darunter Multiple Perceptron, rekurrente Netzwerke, Restricted Boltzmann Machines und Convolutional Neural Networks. Der abschliessende Teil des Buches behandelt spezielle Deep Learning-Techniken, die für Text Mining-Aufgaben entwickelt wurden. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Akademiker, Studierende und Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens.
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Deep Reinforcement Learning, Fachbücher von Mohit Sewak
Das Buch "Deep Reinforcement Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen des Reinforcement Learning, unterstützt durch intuitive Beispiele und Anwendungen. Es behandelt die neuesten Forschungsergebnisse, die es ermöglichen, dass Reinforcement Learning in vielen Anwendungen leistungsfähiger ist als die meisten aktuellen Systeme und sogar Menschen übertrifft. Die Leser werden nicht nur mit fortgeschrittenen und innovativen Algorithmen vertraut gemacht, sondern auch darauf vorbereitet, Systeme zu implementieren, die mit den Technologien von Google Deep Mind vergleichbar sind. Dieses Fachbuch richtet sich an alle, die sowohl die theoretischen als auch die praktischen Aspekte eines Bereichs verstehen und anwenden möchten, der die besten Elemente des Deep Learning und Reinforcement Learning kombiniert, um das Potenzial fortschrittlicher künstlicher Intelligenz für reale Anwendungen und gewinnbringende Algorithmen zu nutzen.
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Deep Learning Architectures, Fachbücher von Ovidiu Calin"Deep Learning Architectures" ist ein Fachbuch, das sich mit der mathematischen Funktionsweise von neuronalen Netzwerken beschäftigt. Es bietet eine umfassende Analyse, wie diese Netzwerke sowohl als universelle Approximatoren von Funktionen als auch als Informationsverarbeiter fungieren. Das Buch überbrückt die Kluft zwischen intuitiven Konzepten, die in der heutigen Nutzung von neuronalen Netzwerken vorherrschen, und der präzisen modernen mathematischen Sprache. Es präsentiert bewährte Praktiken und kombiniert diese mit der Robustheit und Eleganz mathematischer Ansätze. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für Studierende im Masterstudium als auch für fortgeschrittene Bachelorstudierende zugänglich sind. Darüber hinaus richtet sich das Buch an Forscher im Bereich des maschinellen Lernens, die ein theoretisches Verständnis für die Materie anstreben.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning: Concepts and Architectures, Fachbücher von Witold Pedrycz, Shyi-Ming ChenDas Buch "Deep Learning: Concepts and Architectures" bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte des Deep Learning und beleuchtet die praktischen Aspekte, die diese Lernparadigmen unterstützen. Es wird erläutert, wie multilayer Architekturen zur Entwicklung von strukturellen Wissensrepräsentationen beitragen und wie diese Entwicklungen entscheidend für die Bereitstellung wettbewerbsfähiger Lösungen für reale Probleme sind. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie die architektonischen Fortschritte im Bereich des Deep Learning detailliertes Lernen und Verfeinerungen im Systemdesign ermöglichen. Das Buch enthält ausführliche Beschreibungen aktueller Trends in der Gestaltung und Analyse von Deep Learning-Topologien und bietet praktische Richtlinien sowie Lösungen für verschiedene Anwendungsbereiche wie Sprachmodellierung, Graphrepräsentation und Prognosen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Development and Analysis of Deep Learning Architectures, Fachbücher von Shyi-Ming Chen, Witold PedryczDas Buch "Development and Analysis of Deep Learning Architectures" bietet eine umfassende Betrachtung der vielfältigen Algorithmen und Anwendungen, die das Gebiet des Deep Learning so ansprechend und intensiv erforscht machen. Es beleuchtet die unterschiedlichen Lernmechanismen im Kontext von Big Data und präsentiert fundierte Studien in verschiedenen Bereichen, darunter Sensordesign, Gesundheitswesen, autonomes Fahren, industrielle Steuerung und drahtlose Kommunikation. Die Leserinnen und Leser erhalten die Möglichkeit, ein praktisches Verständnis für das Design von Deep Learning-Architekturen zu entwickeln. Darüber hinaus werden systematische Entwurfsverfahren, Optimierungstechniken und Validierungsprozesse behandelt, die für die Implementierung und Anwendung dieser Technologien von entscheidender Bedeutung sind.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep In-memory Architectures for Machine Learning, Fachbücher von Sujan Gonugondla, Mingu Kang, Naresh R ShanbhagDas Buch "Deep In-memory Architectures for Machine Learning" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Entwicklungen in der Architektur von Deep-In-Memory-Systemen, die für die Implementierung von KI-Anwendungen an der Schnittstelle von Energieverbrauch, Latenz und Genauigkeit optimiert sind. Es richtet sich sowohl an Fachleute in der Industrie als auch an akademische Forscher und behandelt die Thematik von den grundlegenden Prinzipien bis hin zu praktischen Laborprototypen. Die Leser werden in die faszinierende Welt der hardwarebasierten KI-Systeme eingeführt, wobei sowohl theoretische als auch praktische Aspekte beleuchtet werden. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der KI-Architekturen auseinandersetzen möchten.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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MATLAB Deep Learning, Fachbücher von Phil KimBeginnen Sie mit MATLAB für Deep Learning und KI mit diesem umfassenden Leitfaden. In diesem Buch starten Sie mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und gehen dann über zu neuronalen Netzen, Deep Learning und konvolutionalen neuronalen Netzen. In einer Mischung aus Grundlagen und Anwendungen verwendet MATLAB Deep Learning MATLAB als zugrunde liegende Programmiersprache und Werkzeug für die Beispiele und Fallstudien in diesem Buch. Mit diesem Buch werden Sie in der Lage sein, einige der heutigen realen Herausforderungen im Bereich Big Data, intelligente Bots und andere komplexe Datenprobleme anzugehen. Sie werden sehen, wie Deep Learning einen komplexeren und intelligenteren Aspekt des maschinellen Lernens für moderne Datenanalysen und -anwendungen darstellt. Was Sie lernen werden: - Verwenden Sie MATLAB für Deep Learning - Entdecken Sie neuronale Netze und mehrschichtige neuronale Netze - Arbeiten Sie mit Konvolutions- und Pooling-Schichten - Erstellen Sie ein MNIST-Beispiel mit diesen Schichten Für wen dieses Buch gedacht ist: Für diejenigen, die Deep Learning lernen möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Deep Learning, Fachbücher von Umberto MichelucciDas Fachbuch "Applied Deep Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Funktionsweise von neuronalen Netzwerken und deren Implementierung mit TensorFlow 2.0 und Keras. Die neue Auflage legt besonderen Wert auf grundlegende Konzepte sowie praktische Aspekte, die für Forschungsprojekte im Bereich des Deep Learning von Bedeutung sind. Leserinnen und Leser können sich auf spezifische Themen konzentrieren, darunter Regularisierung, Optimierer, Optimierung, Metrikanalyse und Hyperparameter-Tuning. Darüber hinaus werden die grundlegenden Ideen hinter Autoencodern und generativen adversarialen Netzwerken behandelt. Das Buch ist so strukturiert, dass alle vorgestellten Codebeispiele in Form von Jupyter-Notebooks zur Verfügung stehen, was es ermöglicht, die Beispiele auszuprobieren und kreativ zu erweitern. Ein begleitendes Online-Buch bietet zusätzliches Material und vollständigen Code für alle besprochenen Beispiele.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning Foundations, Fachbücher von Taeho JoDas Buch "Deep Learning Foundations" bietet eine umfassende konzeptionelle Einführung in die Algorithmen des Deep Learning. Es ist in vier Hauptteile gegliedert: Grundlagen, Deep Machine Learning, tiefe neuronale Netzwerke und textbasierte Deep Learning-Techniken. Der erste Teil behandelt traditionelle Ansätze des überwachten und unüberwachten Lernens sowie Ensemble-Learning, um eine solide Basis für das Verständnis von Deep Learning-Algorithmen zu schaffen. Im zweiten Teil wird erläutert, wie bestehende Machine Learning-Algorithmen in Deep Learning-Algorithmen umgewandelt werden können. Der dritte Teil widmet sich verschiedenen Arten tiefer neuronaler Netzwerke, darunter Multiple Perceptron, rekurrente Netzwerke, Restricted Boltzmann Machines und Convolutional Neural Networks. Der abschliessende Teil des Buches behandelt spezielle Deep Learning-Techniken, die für Text Mining-Aufgaben entwickelt wurden. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Akademiker, Studierende und Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens.128,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Reinforcement Learning, Fachbücher von Mohit SewakDas Buch "Deep Reinforcement Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen des Reinforcement Learning, unterstützt durch intuitive Beispiele und Anwendungen. Es behandelt die neuesten Forschungsergebnisse, die es ermöglichen, dass Reinforcement Learning in vielen Anwendungen leistungsfähiger ist als die meisten aktuellen Systeme und sogar Menschen übertrifft. Die Leser werden nicht nur mit fortgeschrittenen und innovativen Algorithmen vertraut gemacht, sondern auch darauf vorbereitet, Systeme zu implementieren, die mit den Technologien von Google Deep Mind vergleichbar sind. Dieses Fachbuch richtet sich an alle, die sowohl die theoretischen als auch die praktischen Aspekte eines Bereichs verstehen und anwenden möchten, der die besten Elemente des Deep Learning und Reinforcement Learning kombiniert, um das Potenzial fortschrittlicher künstlicher Intelligenz für reale Anwendungen und gewinnbringende Algorithmen zu nutzen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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