Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js : Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung / Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken / Mit ml5.js, TensorBoard, Matplotlib, Estimators, tf.keras, Eager Exekution u.v.m.
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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (2019)
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ISBN: 9783836265096 bzw. 3836265095, vermutlich in Deutsch, Rheinwerk Verlag GmbH, gebundenes Buch, neu.
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Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung. Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken. Mit ml5.js, TensorBoard, Matplotlib, Estimators, tf.keras, Eager Execution u.v.m.. Alle Beispielprojekte zum Download, Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken Deep Learning ist die Schlüsseltechnologie des derzeitigen Booms Künstlicher Intelligenz. Neuronale Netze können Höchstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit grossen Datenmengen trainiert werden - und wenn Sie wissen, wie man dieses maschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die mächtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch für den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow.js. gebundene Ausgabe, 26.04.2019.
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Einstieg, Konzepte und KI-Projekte mit Python, JavaScript und HTML5, Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren
Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung
Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern
Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken
Deep Learning ist die Schlüsseltechnologie des derzeitigen Booms Künstlicher Intelligenz. Neuronale Netze können Höchstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit großen Datenmengen trainiert werden - und wenn Sie wissen, wie man dieses maschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die mächtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch für den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow.js.
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Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken Deep Learning ist die Schlüsseltechnologie des derzeitigen Booms Künstlicher Intelligenz. Neuronale Netze können Höchstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit großen Datenmengen trainiert werden - und wenn Sie wissen, wie man dieses Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken Deep Learning ist die Schlüsseltechnologie des derzeitigen Booms Künstlicher Intelligenz. Neuronale Netze können Höchstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit großen Datenmengen trainiert werden - und wenn Sie wissen, wie man dieses maschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die mächtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch für den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow.js. Sofort lieferbar Lieferzeit 1-2 Werktage.
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Deep Learning entdecken und erfolgreich implementierenVon der Aufbereitung der Daten bis zur VisualisierungBasisprojekte mit Beispielen aus vielen AnwendungsfeldernMit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdeckenDeep Learning ist die Schlüsseltechnologie des derzeitigen Booms Künstlicher Intelligenz. Neuronale Netze können Höchstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit großen Datenmengen trainiert werden - und wenn Sie wissen, wie man dieses maschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die mächtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch für den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow.js.Aus dem Inhalt:Deep-Learning-GrundkonzepteInstallation der FrameworksVorgefertigte Modelle verwendenDatenanalyse und -vorbereitungConvolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling ...Aufgaben eines Modells richtig festlegenEigene Modelle trainierenOverfitting und Underfitting vermeidenErgebnisse visualisieren.
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