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PRIN ART NEURAL NETWORK (4TH ED): Basic Designs to Deep Learning (4th Edition): 8 (Advanced Series In Circuits And Systems) - Tapa dura
Sinopsis
The field of Artificial Neural Networks is the fastest growing field in Information Technology and specifically, in Artificial Intelligence and Machine Learning.
This must-have compendium presents the theory and case studies of artificial neural networks. The volume, with 4 new chapters, updates the earlier edition by highlighting recent developments in Deep-Learning Neural Networks, which are the recent leading approaches to neural networks. Uniquely, the book also includes case studies of applications of neural networks — demonstrating how such case studies are designed, executed and how their results are obtained.
The title is written for a one-semester graduate or senior-level undergraduate course on artificial neural networks. It is also intended to be a self-study and a reference text for scientists, engineers and for researchers in medicine, finance and data mining.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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Principles of Artificial Neural Networks: Basic Designs to Deep Learning (4th Edition) (Advanced Series in Circuits and Systems, 8)
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ISBN 10: 9811201226
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Principles of Artificial Neural Networks : Basic Designs to Deep Learning
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Principles of Artificial Neural Networks: Basic Designs to Deep Learning (4th Edition) (Advanced Circuits and Systems)
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Principles of Artificial Neural Networks : Basic Designs to Deep Learning
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