Practical Keras 3 for Deep Learning: A Step-by-Step Beginner’s Guide to Python, Neural Networks, Model Training, TensorFlow, JAX, PyTorch, and Building Real-World AI Models
Idioma: inglés
Editorial: Independently published, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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- Título
- Practical Keras 3 for Deep Learning: A Step-by-Step Beginner’s Guide to Python, Neural Networks, Model Training, TensorFlow, JAX, PyTorch, and Building Real-World AI Models
- Autor
- Kalman, Vincze
- Editorial
- Independently published
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798193623816
Practical Keras 3 for Deep Learning
Learn deep learning by building real models with Keras 3, one practical step at a time.
Deep learning can feel overwhelming when you are faced with neural networks, training algorithms, multiple frameworks, and unfamiliar terminology all at once. Practical Keras 3 for Deep Learning gives you a clear, beginner-friendly path from your first Keras model to complete deep learning workflows you can understand, train, evaluate, improve, and reuse.
Rather than treating TensorFlow, JAX, and PyTorch as three separate technologies you must master, this book teaches you how to work primarily through Keras 3's modern multi-backend API while understanding how each backend fits into the process.
You will begin with the foundations, including Python setup, neural network inputs and outputs, weights, biases, layers, activation functions, loss, and optimization. From there, you will gradually move into practical model building, data preparation, training, evaluation, regularization, and prediction.
Inside this hands-on guide, you will learn how to:
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Set up Python, Keras 3, and a working deep learning environment
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Understand how neural networks learn from data
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Build models with the Sequential and Functional APIs
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Prepare, normalize, and split datasets correctly
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Configure losses, optimizers, metrics, and model training
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Recognize underfitting and overfitting
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Improve model generalization with practical techniques
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Build convolutional neural networks for image classification
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Use pretrained models and transfer learning
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Fine-tune models for better performance
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Create models with multiple inputs and outputs
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Run Keras workflows with TensorFlow, JAX, and PyTorch backends
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Save trained models and load them for future predictions
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Build a complete deep learning project from problem definition to prediction
Each chapter builds naturally on the previous one, with practical Python code and explanations focused on helping you understand not only what to write, but why each part of the workflow matters.
No previous experience with neural networks, TensorFlow, JAX, or PyTorch is required. If you know the basics of Python and want a structured introduction to modern deep learning, this book gives you the foundation you need to start building confidently with Keras 3.
Build the model. Train it. Evaluate it. Improve it. Then turn what you learned into real predictions.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.