Das umfassende Handbuch zum Deep Learning: CNNs, RNNs und generative Modelle

Idioma: alemán

Editorial: Verlag Unser Wissen Apr 2026, 2026

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dieses Buch bietet eine umfassende und strukturierte Einführung in die Grundlagen, Architekturen und Anwendungen des Deep Learning. Es beginnt mit zentralen mathematischen Konzepten wie linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit und Optimierung und schafft so eine solide Grundlage für das Verständnis moderner neuronaler Netze. Der Text untersucht Schlüsselbegriffe wie Modellkapazität, Bias-Varianz-Abgleich, Überanpassung und Hyperparameter-Abstimmung. Der Leser wird dann durch die wichtigsten Deep-Learning-Architekturen geführt, darunter Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildanalyse, Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTMs für die Sequenzmodellierung und fortgeschrittene generative Modelle wie Autoencoder, Variational Autoencoder (VAEs) und Generative Adversarial Networks (GANs). Jedes Kapitel enthält klare Erklärungen, Diagramme und praktische Beispiele, um komplexe Konzepte zu vereinfachen. Das Buch richtet sich an Studenten, Lehrkräfte und KI-Praktiker und bietet sowohl theoretische Tiefe als auch praktische Einblicke. Es dient als umfassendes Nachschlagewerk für alle, die Deep-Learning-Modelle verstehen, erstellen und effektiv auf reale Probleme in den Bereichen Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und generative KI anwenden wollen.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 136 pp. Deutsch.…

N° de ref. del artículo 9786209873676

Título
Das umfassende Handbuch zum Deep Learning: CNNs, RNNs und generative Modelle
Autor
Sundaresan K
Editorial
Verlag Unser Wissen Apr 2026
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
alemán
ISBN 10
6209873677
ISBN 13
9786209873676
Peso del artículo
221 gramos
Dimensiones
220x150x9 mm

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