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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js

Produktinformationen "Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js"
  • Rheinwerk
  • Deru, Matthieu & Ndiaye, Alassane
  • 978-3-8362-7425-8
  • 28.04.2020
  • 168 x 240 (B/H)
  • deutsch
  • 2
  • 496 Seiten
  • 7 %

  • 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


    Rezensionen "Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js"

    »Der Markt für AI-Bücher ist mit Sicherheit alles andere als leer. Der Rezensent kann das vorliegende Buch allerdings mit bestem Gewissen empfehlen - die Abwägung zwischen mathematischem Tiefgang und angewendeten Kenntnissen ist den Autoren bestens gelungen.«


    »Die 2. Auflage des Praxishandbuchs zum Deep Learning wurde gründlich aktualisiert. […] Aufbau und Layout dieser Auflage sind unverändert. Der Inhalt jedoch wurde erweitert und dem technischen Fortschritt angepasst.«


    Hauptlesemotive: Verstehen
    Produktart: Buch gebunden
    Produktform: Hardcover

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