Генеративное глубокое обучение. Как не мы рисуем картины, пишем романы и музыку. Второе издание
-30%
Описание и характеристики
и многим другим.
Дэвид Фостер делает понятнымии доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советыи подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Выначнетес основ глубокого обучения на базе Кегаз, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.
ID товара
3034782
Издательство
Sprint Book
Серия
Бестселлеры O`Reilly
Год издания
2024
ISBN
978-601-08-3729-4
Количество страниц
448
Размер
2.4x16.5x23.3
Тип обложки
Мягкий переплёт
Тираж
1000
Вес, г
704
Возрастные ограничения
16+
2 333 ₽
3 334 ₽
+ до 349 бонусов
Осталось мало
В магазины сети, бесплатно
СегодняАдреса магазинов
Другие способы доставки
Наличие в магазинах
за 2 899 ₽
Москва
Нет в наличии
Отзывы
15 бонусов
за полезный отзыв длиной от 300 символов
15 бонусов
если купили в интернет-магазине «Читай-город»
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационными автокодировщиками, генеративно-состязательными сетями, моделями типа кодер-декодер
и многим другим.
Дэвид Фостер делает понятнымии доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советыи подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Выначнетес основ глубокого обучения на базе Кегаз, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.
и многим другим.
Дэвид Фостер делает понятнымии доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советыи подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Выначнетес основ глубокого обучения на базе Кегаз, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.