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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren

der einfache Praxiseinstieg ; mit Beispielen in Python
Verfasser: Suche nach diesem Verfasser Trask, Andrew W.
Verfasserangabe: Andrew W. Trask Übersetzung aus dem Amerikanischen von Knut Lorenz
Jahr: 2020
Verlag: Heidelberg, mitp
Mediengruppe: Sachbücher
nicht verfügbar

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Standorte: Programmiersprachen / Obergeschoss - MachBar Status: Entliehen Frist: 24.07.2025 Vorbestellungen: 0

Inhalt

Deep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht.
 
Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz.
 
Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.

Details

Verfasser: Suche nach diesem Verfasser Trask, Andrew W.
Verfasserangabe: Andrew W. Trask Übersetzung aus dem Amerikanischen von Knut Lorenz
Jahr: 2020
Verlag: Heidelberg, mitp
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Interessenkreis: Suche nach diesem Interessenskreis MakerSpace
ISBN: 978-3-7475-0015-6
Beschreibung: 1. Auflage, 354 Seiten : Illustrationen, farbig, Tabellen
Beteiligte Personen: Suche nach dieser Beteiligten Person Lorenz, Knut
Mediengruppe: Sachbücher