-
Koszyk jest pusty
-
x
-
Koszyk jest pusty
-
x
-
-
-
Koszyk jest pusty
-
x
Do bezpłatnej dostawy brakuje -,--Darmowa dostawa!Suma 0,00 złCena uwzględnia rabaty -
-
Deep learning z TensorFlow 2 i Keras dla... w.2
| Czas obsługi zamówienia | 48 godzin |
| Cena przesyłki | 14.99 |
| Dostępność |
|
| Kod kreskowy | |
| EAN | 9788328388833 |
Czas przewozu 24 godziny
| Zostaw telefon |
Oto propozycja dla specjalistów zajmujących się programowaniem sztucznej inteligencji i studentów kształcących się w tej dziedzinie. Autor przybliża tajniki tworzenia sieci neuronowych stosowanych w uczeniu głębokim i pokazuje, w jaki sposób używać w tym celu bibliotek Keras i TensorFlow. Objaśnia zagadnienia dotyczące programowania AI zarówno w teorii, jak i praktyce. Liczne przykłady, czytelna oprawa graficzna i logiczne wywody sprawiają, że to skuteczne narzędzie dla każdego, kto chce się nauczyć budowania sieci neuronowych typu MLP, CNN i RNN.
Książka wprowadza w teoretyczne fundamenty uczenia głębokiego - znalazły się w niej wyjaśnienia podstawowych pojęć związanych z tą dziedziną i różnice pomiędzy poszczególnymi typami sieci neuronowych. Opisano tutaj również metody programowania algorytmów używanych w uczeniu głębokim i sposoby ich wdrażania. Dzięki lekturze lepiej zrozumiesz sieci neuronowe, nauczysz się ich tworzenia i zastosowania w różnych projektach z zakresu AI.
Polecamy tę książkę każdemu, kto:
- chce zrozumieć, jak działają sieci neuronowe i w jaki sposób się je tworzy
- specjalizuje się w uczeniu głębokim lub zamierza lepiej poznać tę dziedzinę
- posługuje się sieciami neuronowymi w programowaniu
- chce się nauczyć stosować biblioteki Keras i TensorFlow w uczeniu głębokim
Informacje dotyczące bezpieczeństwa
Uważać na małe elementy.
Produkty dla dzieci powinny być użytkowane pod nadzorem dorosłego.
Stosować się do instrukcji producenta.
Przestrzegać ogólnych zasad bezpieczeństwa.
- Rodzaje dostawy i formy płatności
Przesyłkę dostarczy firma kurierska lub odbierzesz ją w paczkomacie lub paczkopunkcie firmy InPost
- Producenci
