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9783319730035 - Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence (Undergraduate Topics in Computer Science) de Skansi, Sandro (21 resultados)
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Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: medimops, Berlin, Alemania
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Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GoldBooks, Denver, CO, Estados Unidos de America
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Introduction to Deep Learning
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Introduction to Deep Learning, From Logical Calculus to Artificial Intelligence
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Introduction to Deep Learning : From Logical Calculus to Artificial Intelligence
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Introduction to Deep Learning
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Introduction to Deep Learning
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Introduction to Deep Learning : From Logical Calculus to Artificial Intelligence
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Introduction to Deep Learning : From Logical Calculus to Artificial Intelligence
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Introduction to Deep Learning : From Logical Calculus to Artificial Intelligence
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2018
ISBN 10: 3319730037 ISBN 13: 9783319730035
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Mooney's bookstore, Den Helder, Holanda
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Introduction to Deep Learning : From Logical Calculus to Artificial Intelligence
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook presents a concise, accessible and engaging first introduction to deep learning, offering a wide range of connectionist models which represent the current state-of-the-art. The text explores the most popular algorithms and architectures in a simple and intuitive style, explaining the mathematical derivations in a step-by-step manner. The content coverage includes convolutional networks, LSTMs, Word2vec, RBMs, DBNs, neural Turing machines, memory networks and autoencoders. Numerous examples in working Python code are provided throughout the book, and the code is also supplied separately at an accompanying website.Topics and features: introduces the fundamentals of machine learning, and the mathematical and computational prerequisites for deep learning; discusses feed-forward neural networks, and explores the modifications to these which can be applied to any neural network; examines convolutional neural networks, and the recurrent connections to a feed-forward neural network; describes the notion of distributed representations, the concept of the autoencoder, and the ideas behind language processing with deep learning; presents a brief history of artificial intelligence and neural networks, and reviews interesting open research problems in deep learning and connectionism.This clearly written and lively primer on deep learning is essential reading for graduate and advanced undergraduate students of computer science, cognitive science and mathematics, as well as fields such as linguistics, logic, philosophy, and psychology.
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Introduction to Deep Learning | From Logical Calculus to Artificial Intelligence
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Introduction to Deep Learning | From Logical Calculus to Artificial Intelligence | Sandro Skansi | Taschenbuch | Undergraduate Topics in Computer Science | xiii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319730035 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Introduction to Deep Learning (eng)
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Introduction to Deep Learning
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Feb 2018, 2018
ISBN 10: 3319730037 ISBN 13: 9783319730035
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This textbook presents a concise, accessible and engaging first introduction to deep learning, offering a wide range of connectionist models which represent the current state-of-the-art. The text explores the most popular algorithms and architectures in a simple and intuitive style, explaining the mathematical derivations in a step-by-step manner. The content coverage includes convolutional networks, LSTMs, Word2vec, RBMs, DBNs, neural Turing machines, memory networks and autoencoders. Numerous examples in working Python code are provided throughout the book, and the code is also supplied separately at an accompanying website.Topics and features: introduces the fundamentals of machine learning, and the mathematical and computational prerequisites for deep learning; discusses feed-forward neural networks, and explores the modifications to these which can be applied to any neural network; examines convolutional neural networks, and the recurrent connections to a feed-forward neural network; describes the notion of distributed representations, the concept of the autoencoder, and the ideas behind language processing with deep learning; presents a brief history of artificial intelligence and neural networks, and reviews interesting open research problems in deep learning and connectionism.This clearly written and lively primer on deep learning is essential reading for graduate and advanced undergraduate students of computer science, cognitive science and mathematics, as well as fields such as linguistics, logic, philosophy, and psychology. 208 pp. Englisch.
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Introduction to Deep Learning
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3319730037 ISBN 13: 9783319730035
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Offers a welcome clarity of expression, maintaining mathematical rigor yet presenting the ideas in an intuitive and colourful manner Includes references to open problems studied in other disciplines, enabling the reader to pursue these topics on .
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Introduction to Deep Learning
Libro 64 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Feb 2018, 2018
ISBN 10: 3319730037 ISBN 13: 9783319730035
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This textbook presents a concise, accessible and engaging first introduction to deep learning, offering a wide range of connectionist models which represent the current state-of-the-art. The text explores the most popular algorithms and architectures in a simple and intuitive style, explaining the mathematical derivations in a step-by-step manner. The content coverage includes convolutional networks, LSTMs, Word2vec, RBMs, DBNs, neural Turing machines, memory networks and autoencoders. Numerous examples in working Python code are provided throughout the book, and the code is also supplied separately at an accompanying website.Topics and features: introduces the fundamentals of machine learning, and the mathematical and computational prerequisites for deep learning; discusses feed-forward neural networks, and explores the modifications to these which can be applied to any neural network; examines convolutional neural networks, and the recurrent connections to a feed-forward neural network; describes the notion of distributed representations, the concept of the autoencoder, and the ideas behind language processing with deep learning; presents a brief history of artificial intelligence and neural networks, and reviews interesting open research problems in deep learning and connectionism.This clearly written and lively primer on deep learning is essential reading for graduate and advanced undergraduate students of computer science, cognitive science and mathematics, as well as fields such as linguistics, logic, philosophy, and psychology.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 208 pp. Englisch.
