Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python

Этот товар закончился.

Описание и характеристики

Данная книга представляет собой углубленное практическое руководство, которое позволит читателям освоить методы глубокого обучения на уровне, достаточном для развертывания готовых решений. Прочитав книгу, вы сможете быстро приступить к работе с библиотекой TensorFlow и заняться оптимизацией архитектур глубокого обучения. .Книга охватывает все практические аспекты глубокого обучения, существенно важные для любой отрасли. Рассмотренные прототипы могут непосредственно применяться для создания новых приложений глубокого обучения. Представленный в книге программный код доступен в виде блокнотов iPython и сценариев, позволяющих с легкостью воспроизводить примеры и экспериментировать с ними. Вооружившись полученными знаниями, вы сможете проводить собственные исследования в этой области и делиться возникшими у вас идеями с сообществом. .
ID товара 2733705
Издательство Компьютерные науки
Год издания
ISBN 978-5-90-714425-5, 978-5-907144-25-5
Количество страниц 480
Размер 2.5x17.2x24.1
Тираж 1000
Вес, г 769

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
Данная книга представляет собой углубленное практическое руководство, которое позволит читателям освоить методы глубокого обучения на уровне, достаточном для развертывания готовых решений. Прочитав книгу, вы сможете быстро приступить к работе с библиотекой TensorFlow и заняться оптимизацией архитектур глубокого обучения. .Книга охватывает все практические аспекты глубокого обучения, существенно важные для любой отрасли. Рассмотренные прототипы могут непосредственно применяться для создания новых приложений глубокого обучения. Представленный в книге программный код доступен в виде блокнотов iPython и сценариев, позволяющих с легкостью воспроизводить примеры и экспериментировать с ними. Вооружившись полученными знаниями, вы сможете проводить собственные исследования в этой области и делиться возникшими у вас идеями с сообществом. .