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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (eBook, ePUB)
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Bester Preis: € 35,90 (vom 04.05.2020)Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (2019)
ISBN: 9783836265119 bzw. 3836265117, in Deutsch, Rheinwerk Verlag GmbH, neu, E-Book.
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. ePUB, 26.04.2019.
Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (2019)
ISBN: 9783836265119 bzw. 3836265117, vermutlich in Deutsch, Rheinwerk Verlag, neu, E-Book.
Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (2019)
ISBN: 9783836265096 bzw. 3836265095, vermutlich in Deutsch, Rheinwerk Verlag GmbH, gebundenes Buch, neu.
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.
Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (2019)
ISBN: 9783836265119 bzw. 3836265117, vermutlich in Deutsch, Rheinwerk Verlag, neu, E-Book.
Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js, 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. ePUB, 26.04.2019.
Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
ISBN: 9783836274272 bzw. 3836274272, in Deutsch, Rheinwerk Verlag Gmbh, neu, E-Book, elektronischer Download.
Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js: Deep Learning - eine Schlüsseltechnologie der Künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze bringen Höchstleistung, wenn sie zu Deep-Learning-Modellen verknüpft werden - vorausgesetzt, Sie machen es richtig. Große und gute Trainingsdaten beschaffen, geschickt implementieren ... lernen Sie hier, wie Sie die mächtige Technologie wirklich in Ihren Dienst nehmen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch für den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow.js. Ebook.
Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (eBook, ePUB)
ISBN: 9783836265119 bzw. 3836265117, in Deutsch, Rheinwerk Verlag, neu, E-Book.
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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
ISBN: 9783836265096 bzw. 3836265095, in Deutsch, Rheinwerk Verlag GmbH, gebundenes Buch, neu.
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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (2019)
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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 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-Grundkonzepte Installation der Frameworks Vorgefertigte Modelle verwenden Datenanalyse und -vorbereitung Convolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling ... Aufgaben eines Modells richtig festlegen Eigene Modelle trainieren Overfitting und Underfitting vermeiden Ergebnisse visualisieren, ePUB, 26.04.2019.
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ISBN: 9783836274272 bzw. 3836274272, vermutlich in Deutsch, Rheinwerk Verlag GmbH, neu.
Deep Learning - eine Schlüsseltechnologie der Künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze bringen Höchstleistung, wenn sie zu Deep-Learning-Modellen verknüpft werden - vorausgesetzt, Sie machen es richtig. Große und gute Trainingsdaten beschaffen, geschickt implementieren ... lernen Sie hier, wie Sie die mächtige Technologie wirklich in Ihren Dienst nehmen. 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-Grundkonzepte Installation der Frameworks Vorgefertigte Modelle verwenden Datenanalyse und -vorbereitung Convolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling ... Aufgaben eines Modells richtig festlegen Eigene Modelle trainieren Overfitting und Underfitting vermeiden Ergebnisse visualisieren Die Fachpresse zur Vorauflage: Make: Magazin: »Das Buch ist ein gelungener Rundumschlag, ambitionierte KI-Einsteiger werden damit ihre Freude haben.«.