Taschenbuch. Condici�n: Neu. Neuware - Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie au�ergew�hnlich klar erkl�rt. Neu in der vollst�ndig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschlie�end mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu �berf�hren. Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. Neuronale Netze sind Schl�sselelemente des Deep Learning und der k�nstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tats�chlich funktionieren. Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt f�r Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: Zun�chst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Daf�r brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erl�utert. Eine Kurzeinf�hrung in die Analysis unterst�tzt Sie dabei. Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einf�hrung in die popul�re und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allm�hlich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. Im n�chsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht - nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteri�se Innere eines neuronalen Netzes. Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschlie�end mit PyTorch und �berf�hren es damit in ein typisches professionelles Szenario. 249 pp. Deutsch. N� de ref. del art�culo: 9783960092452

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