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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
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Bishop, Christopher M.: Deep Learning
Deep Learning , This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. Covering key concepts relating to contemporary architectures and techniques, this essential book equips readers with a robust foundation for potential future specialization. The field of deep learning is undergoing rapid evolution, and therefore this book focusses on ideas that are likely to endure the test of time. The book is organized into numerous bite-sized chapters, each exploring a distinct topic, and the narrative follows a linear progression, with each chapter building upon content from its predecessors. This structure is well-suited to teaching a two-semester undergraduate or postgraduate machine learning course, while remaining equally relevant to those engaged in active research or in self-study. A full understanding of machine learning requires some mathematical background and so the book includes a self-contained introduction to probability theory. However, the focus of the book is on conveying a clear understanding of ideas, with emphasis on the real-world practical value of techniques rather than on abstract theory. Complex concepts are therefore presented from multiple complementary perspectives including textual descriptions, diagrams, mathematical formulae, and pseudo-code. Chris Bishop is a Technical Fellow at Microsoft and is the Director of Microsoft Research AI4Science. He is a Fellow of Darwin College Cambridge, a Fellow of the Royal Academy of Engineering, and a Fellow of the Royal Society. Hugh Bishop is an Applied Scientist at Wayve, a deep learning autonomous driving company in London, where he designs and trains deep neural networks. He completed his MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence at Cambridge University. ¿Chris Bishop wrote a terrific textbook on neural networks in 1995 and has a deep knowledge of the field and its core ideas. His many years of experience in explaining neural networks have made him extremely skillful at presenting complicated ideas in the simplest possible way and it is a delight to see these skills applied to the revolutionary new developments in the field.¿ -- Geoffrey Hinton "With the recent explosion of deep learning and AI as a research topic, and the quickly growing importance of AI applications, a modern textbook on the topic was badly needed. The "New Bishop" masterfully fills the gap, covering algorithms for supervised and unsupervised learning, modern deep learning architecture families, as well as how to apply all of this to various application areas." ¿ Yann LeCun ¿This excellent and very educational book will bring the reader up to date with the main concepts and advances in deep learning with a solid anchoring in probability. These concepts are powering current industrial AI systems and are likely to form the basis of further advances towards artificial general intelligence.¿ -- Yoshua Bengio , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Kneusel, Ronald T.: Practical Deep Learning
Practical Deep Learning , This book is for people with no experience with machine learning and who are looking for an intuition-based, hands-on introduction to deep learning using Python. Deep Learning for Complete Beginners: A Python-Based Introduction is for complete beginners in machine learning. It introduces fundamental concepts such as classes and labels, building a dataset, and what a model is and does before presenting classic machine learning models, neural networks, and modern convolutional neural networks. Experiments in Python--working with leading open-source toolkits and standard datasets--give you hands-on experience with each model and help you build intuition about how to transfer the examples in the book to your own projects. You'll start with an introduction to the Python language and the NumPy extension that is ubiquitous in machine learning. Prominent toolkits, like sklearn and Keras/TensorFlow are used as the backbone to enable you to focus on the elements of machine learning without the burden of writing implementations from scratch. An entire chapter on evaluating the performance of models gives you the knowledge necessary to understand claims on performance and to know which models are working well and which are not. The book culminates by presenting convolutional neural networks as an introduction to modern deep learning. Understanding how these networks work and how they are affected by parameter choices leaves you with the core knowledge necessary to dive into the larger, ever-changing world of deep learning. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20210223, Produktform: Kartoniert, Themenüberschrift: COMPUTERS / Neural Networks, Keyword: programming gifts;gifts for geeks;geek gifts;gifts for nerds;tech gifts;machine learning books;NumPy;open source;Tensorflow;Keras;neural networks;machine learning for beginners;machine learning;deep learning;computers;technology;computer;code;coding;algorithm;computer programming;python;python programming;algorithms;python for data analysis;python machine learning;tech;computer books;programmer gifts;computer programmer gifts;programming;reference;statistics;engineering;guide;computer science, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Programmiersprachen~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Maschinelles Lernen, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Neuronale Netze und Fuzzysysteme, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXX, Seitenanzahl: 426, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Random House LLC US, Verlag: Random House LLC US, Länge: 234, Breite: 182, Höhe: 32, Gewicht: 882, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2412602
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Prince, Simon J. D.: Understanding Deep Learning
Understanding Deep Learning , "This book covers modern deep learning and tackles supervised learning, model architecture, unsupervised learning, and deep reinforcement learning"-- , >
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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Was sind die potenziellen Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Industriezweigen?
Deep Learning kann in der Medizin zur Diagnose von Krankheiten eingesetzt werden, in der Automobilindustrie für autonomes Fahren und in der Finanzbranche für Betrugserkennung. Es kann auch in der Landwirtschaft zur Ernteoptimierung, im Einzelhandel für personalisierte Empfehlungen und im Marketing für Kundenanalyse genutzt werden. Letztendlich sind die Anwendungsmöglichkeiten von Deep Learning in verschiedenen Industriezweigen nahezu unbegrenzt.
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete des Deep Learning in der heutigen Technologie?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete des Deep Learning sind Bild- und Spracherkennung, automatisierte Übersetzungen und personalisierte Empfehlungssysteme. Es wird auch in der medizinischen Bildgebung, autonomen Fahrzeugen und der Finanzanalyse eingesetzt. Deep Learning hat auch Anwendungen in der Robotik, der Cybersicherheit und der industriellen Automatisierung.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning in der heutigen technologischen Landschaft?
Die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning sind in der Bilderkennung, Spracherkennung und Natural Language Processing zu finden. Diese Technologie wird auch in der Medizin, Finanzwesen und Automobilindustrie eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln. Deep Learning wird auch in der Robotik, im Marketing und im Bereich der Sicherheit eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.
Ähnliche Suchbegriffe für Deep Learning:
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Deep Learning (Goodfellow, Ian~Bengio, Yoshua~Courville, Aaron)
Deep Learning , An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives. "Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject.” —Elon Musk, cochair of OpenAI; cofounder and CEO of Tesla and SpaceX Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models. Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors. , > , Erscheinungsjahr: 20161118, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning series##, Autoren: Goodfellow, Ian~Bengio, Yoshua~Courville, Aaron, Abbildungen: 66 color illus., 100 b&w illus., Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics~COMPUTERS / Computer Science, Keyword: technology;brain;future;stacking;turing machine;lasso;bishop;azure;robotics;java;murphy machine learning;python machine learning;statistics;probability;coding;software engineering;textbook;data science;neural networks;programming;linear algebra;machine learning;deep learning;computers;computer science;computer;ai;artificial intelligence;algorithm;algorithms;tech;superintelligence;intelligence;ap computer science;ai books;computer books;psychology;internet;business;neuroscience;critical thinking, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Fachkategorie: Neuronale Netze und Fuzzysysteme, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXII, Seitenanzahl: 775, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: The MIT Press, Verlag: The MIT Press, Länge: 185, Breite: 234, Höhe: 33, Gewicht: 1330, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: CHINA, VOLKSREPUBLIK (CN), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2412171
Preis: 95.12 € | Versand*: 0 € -
Synology Deep Learning NVR DVA3221 - NVR - 32 Kanäle
Synology Deep Learning NVR DVA3221 - NVR - 32 Kanäle - netzwerkfähig
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Synology Deep Learning NVR DVA1622 - NVR - 16 Kanäle
Synology Deep Learning NVR DVA1622 - NVR - 16 Kanäle - netzwerkfähig
Preis: 638.45 € | Versand*: 0.00 € -
Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning Alpha Academy Code
Python und TensorFlow: Tiefer Einblick in maschinelles Lernen Der Kurs „Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning" vermittelt den Teilnehmern fortgeschrittene Kenntnisse im maschinellen Lernen mit Python und TensorFlow. Dieser Kurs basiert auf einer soliden Mischung aus theoretischen Konzepten und praktischen Projekten und gewährleistet ein umfassendes Verständnis von neuronalen Netzwerken, Datenverarbeitung und Modelloptimierung. Hauptmerkmale Praktische Projekte mit realen Anwend...
Preis: 10.00 € | Versand*: 0.00 EUR €
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Was sind die wichtigsten Anwendungen und Herausforderungen beim Einsatz von Deep Learning in der heutigen Technologie?
Die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning sind in den Bereichen Bild- und Spracherkennung, autonomes Fahren und medizinische Diagnose. Die Herausforderungen liegen in der Datenqualität und -menge, der Interpretierbarkeit der Modelle und der ethischen Verantwortung im Umgang mit sensiblen Daten. Zudem erfordert Deep Learning oft leistungsstarke Hardware und Expertenwissen für die Entwicklung und Optimierung von Modellen.
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Was ist Mobb Deep?
Mobb Deep ist ein US-amerikanisches Hip-Hop-Duo, bestehend aus den Rappern Prodigy und Havoc. Sie waren in den 1990er Jahren besonders erfolgreich und prägten den Sound des East Coast Hip-Hop. Ihre Musik ist geprägt von düsteren Beats und textlichem Fokus auf das Leben in den Straßen von New York City.
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Was ist Deep Space Nine?
Deep Space Nine ist eine fiktive Raumstation im Star Trek-Universum. Sie ist der Handlungsort der gleichnamigen Fernsehserie, die in den 1990er Jahren ausgestrahlt wurde. Die Raumstation befindet sich in einem strategisch wichtigen Gebiet der Galaxie und dient als Handelsposten und politischer Knotenpunkt.
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Wie kann man Deep Throat üben?
Deep Throat ist eine sexuelle Technik, bei der der Penis vollständig in den Mund genommen wird. Um diese Technik zu üben, kann man zunächst mit einem Dildo oder einem anderen Gegenstand ähnlicher Größe und Form üben, um den Würgereflex zu kontrollieren. Es ist wichtig, langsam und vorsichtig vorzugehen und auf die Signale des Körpers zu achten, um Verletzungen zu vermeiden. Es kann auch hilfreich sein, Entspannungs- und Atemübungen zu machen, um die Muskeln im Halsbereich zu entspannen.
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