dpunkt Computing Deep Learning Grundlagen und Implementierung Buch
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Deep Learning – Grundlagen und Implementierung von dpunkt Computing ist Buch und Fachbuch für neuronale Netze. Seth Weidman erklärt Konzepte, CNN und RNN mit Python und PyTorch anhand von Codebeispielen für Data Scientists und Entwickler.
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dpunkt Computing Buch für Deep Learning Grundlagen
Deep Learning – Grundlagen und Implementierung vermittelt Prinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich. Seth Weidman entwickelt gut nachvollziehbare Konzeptmodelle, begleitet von zahlreichen Codebeispielen in Python. Leser bauen mehrschichtige Netze von Grund auf neu auf.
Der Titel eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning. Von den Basics geht es schnell zu fortgeschrittenen Architekturen wie Convolutional und Recurrent Neural Networks. Mathematische, rechnerische und konzeptionelle Funktionsweise wird praxisnah erklärt.
Neuronale Netze Buch mit PyTorch und Python
Die Umsetzung erfolgt mit dem beliebten Framework PyTorch. Alle Deep-Learning-Konzepte werden konkret implementiert und durch Python-Code verdeutlicht. So entsteht fundiertes Wissen für eigene KI-Projekte.
dpunkt Fachbuch für Data Science und Machine Learning
Diese Ausgabe von dpunkt Verlag gehört zur Reihe Computing. Sie erscheint als gedrucktes Fachbuch für Data Science, KI und Machine Learning. Ein Grundlagen Buch für alle, die Deep Learning mit PyTorch praktisch umsetzen wollen.
Merkmale
Fachbuch von Seth Weidman zu Deep Learning
Grundlagen neuronaler Netze verständlich erklärt
Implementierung mit PyTorch und Python
Mit CNN, RNN und Codebeispielen
Für Data Scientists und Entwickler
Autor: Seth Weidman
Reihe: Computing
Thema: Neuronale Netze
Titel: Deep Learning – Grundlagen und Implementierung
Sprache: Python
Framework: PyTorch
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Data Scientists
Produkttyp alternativ: Fachbuch
Verkäufer: Bizheld
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse braucht man?
Erfahrung im Machine Learning und Grundkenntnisse in Python sind hilfreich.
3.8★★★★★★★★★★(6)
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Kundenbewertungen
6
★★★★★★★★★★5.0
e**d
Verifiziert
Guter Einstieg
Die Codebeispiele mit PyTorch laufen bei mir problemlos.
★★★★★★★★★★4.0
j****f
Verifiziert
Verständlich erklärt
CNNs sind hier echt anschaulich beschrieben.
★★★★★★★★★★3.0
q****l
Ganz schön schwer
Braucht Mathe-Grundlagen, sonst wirds zäh. Aufbau ist aber logisch.
