Beginning deep learning tensorflow de long liangqu (26 resultados)
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- Primera edición
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Taschenbuch. Condición: Neu. Beginning Deep Learning with Tensorflow | Work with Keras, Mnist Data Sets, and Advanced Neural Networks | Liangqu Long (u. a.) | Taschenbuch | xxiii | Englisch | 2022 | Apress | EAN 9781484279144 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger Platz 3,…14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 713 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Incorporate deep learning into your development projects through hands-on coding and the latest versions of deep learning software, such as TensorFlow 2 and Keras. The materials used in this book are based on years of successf…ul online education experience and feedback from thousands of online learners. Yoüll start with an introduction to AI, where yoüll learn the history of neural networks and what sets deep learning apart from other varieties of machine learning. Discovery the variety of deep learning frameworks and set-up a deep learning development environment. Next, yoüll jump into simple classification programs for hand-writing analysis. Once yoüve tackled the basics of deep learning, you move on to TensorFlow 2 specifically. Find out what exactly a Tensor is and how to work with MNIST datasets. Finally, yoüll get into the heavy lifting of programming neural networks and working with a wide variety of neural network types such as GANs and RNNs. Deep Learning is a new area of Machine Learning research widely used in popular applications, such as voice assistant and self-driving cars. Work through the hands-on material in this book and become a TensorFlow programmer! What You'll LearnDevelop using deep learning algorithmsBuild deep learning models using TensorFlow 2Create classification systems and other, practical deep learning applicationsWho This Book Is ForStudents, programmers, and researchers with no experience in deep learning who want to build up their basic skillsets. Experienced machine learning programmers and engineers might also find value in updating their skills.
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Librería: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, AlemaniaBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Softcover. Condición: gut. 2022. Beginning Deep Learning with Tensorflow: Work with Keras, Mnist Data Sets, and Advanced Neural Networks In deutscher Sprache. pages.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Incorporate deep learning into your development projects through hands-on coding and the latest versions of deep learning software, such as TensorFlow 2 and Keras. The materials used in this book are based on years of successful onl…ine education experience and feedback from thousands of online learners.You'll start with an introduction to AI, where you'll learn the history of neural networks and what sets deep learning apart from other varieties of machine learning. Discovery the variety of deep learning frameworks and set-up a deep learning development environment. Next, you'll jump into simple classification programs for hand-writing analysis. Once you've tackled the basics of deep learning, you move on to TensorFlow 2 specifically. Find out what exactly a Tensor is and how to work with MNIST datasets. Finally, you'll get into the heavy lifting of programming neural networks and working with a wide variety of neural network types such as GANs andRNNs.Deep Learning is a new area of Machine Learning research widely used in popular applications, such as voice assistant and self-driving cars. Work through the hands-on material in this book and become a TensorFlow programmer! What You'll LearnDevelop using deep learning algorithmsBuild deep learning models using TensorFlow 2Create classification systems and other, practical deep learning applicationsWho This Book Is ForStudents, programmers, and researchers with no experience in deep learning who want to build up their basic skillsets. Experienced machine learning programmers and engineers might also find value in updating their skills. 713 pp. Englisch.
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Incorporate deep learning into your development projects through hands-on coding and the latest versions of deep learning software, such as TensorFlow 2 and Keras.Incorporate deep learning into your development projec…ts through hands-on coding and the l.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Incorporate deep learning into your development projects through hands-on coding and the latest versions of deep learning software, such as TensorFlow 2 and Keras. The materials used in this book are based on years of successful online e…ducation experience and feedback from thousands of online learners.You'll start with an introduction to AI, where you'll learn the history of neural networks and what sets deep learning apart from other varieties of machine learning. Discovery the variety of deep learning frameworks and set-up a deep learning development environment. Next, you'll jump into simple classification programs for hand-writing analysis. Once you've tackled the basics of deep learning, you move on to TensorFlow 2 specifically. Find out what exactly a Tensor is and how to work with MNIST datasets. Finally, you'll get into the heavy lifting of programming neural networks and working with a wide variety of neural network types such as GANs andRNNs.Deep Learning is a new area of Machine Learning research widely used in popular applications, such as voice assistant and self-driving cars. Work through the hands-on material in this book and become a TensorFlow programmer! What You'll LearnDevelop using deep learning algorithmsBuild deep learning models using TensorFlow 2Create classification systems and other, practical deep learning applicationsWho This Book Is ForStudents, programmers, and researchers with no experience in deep learning who want to build up their basic skillsets. Experienced machine learning programmers and engineers might also find value in updating their skills.
