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Deep Learning for NLP and Speech Recognition, Fachbücher von Uday Kamath
Das Fachbuch "Deep Learning for NLP and Speech Recognition" bietet eine umfassende Einführung in die Architektur des Deep Learning und deren Anwendungen in verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung sowie der Spracherkennung. Es adressiert die wachsende Nachfrage nach einem einheitlichen Nachschlagewerk, das die Techniken des Deep Learning mit praktischen Anwendungen in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung verknüpft. Das Buch behandelt aktuelle Methoden des Deep Learning, die für NLP und Sprachanwendungen relevant sind, und bietet einen Überblick über moderne Ansätze sowie reale Fallstudien, die mit Codebeispielen ergänzt werden, um praktische Erfahrungen zu ermöglichen. Die Struktur des Buches ist in drei Teile gegliedert, die auf unterschiedliche Zielgruppen und deren Fachkenntnisse abgestimmt sind, und bietet somit sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Fachleuten wertvolle Einblicke.
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Deep Learning for Finance, Fachbücher von Sofien Kaabar
Dieser praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie ein Deep-Learning-Handelsmodell von Grund auf mit Python entwickeln. Er hilft Ihnen auch dabei, Handelsalgorithmen auf der Grundlage von maschinellem Lernen und verstärkendem Lernen zu erstellen, zu handeln und zurückzutesten.
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Math for Deep Learning, Fachbücher von Ronald T. KneuselMathematik für Deep Learning bietet die grundlegenden mathematischen Kenntnisse, die Sie benötigen, um Diskussionen über Deep Learning zu verstehen, komplexere Implementierungen zu erkunden und die Deep Learning-Toolkits besser zu nutzen. Mit Mathematik für Deep Learning lernen Sie die wesentlichen mathematischen Konzepte, die für Deep Learning verwendet werden und als Hintergrund dienen. Sie arbeiten durch Python-Beispiele, um wichtige Themen im Zusammenhang mit Deep Learning in den Bereichen Wahrscheinlichkeit, Statistik, lineare Algebra, Differentialrechnung und Matrizenrechnung zu erlernen, sowie wie man den Datenfluss in einem neuronalen Netzwerk, die Rückpropagation und den Gradientenabstieg implementiert. Sie werden auch Python verwenden, um die Mathematik zu bearbeiten, die diesen Algorithmen zugrunde liegt, und sogar ein voll funktionsfähiges neuronales Netzwerk zu erstellen. Darüber hinaus finden Sie eine Behandlung des Gradientenabstiegs, einschliesslich Variationen, die in der Deep Learning-Community häufig verwendet werden: SGD, Adam, RMSprop und Adagrad/Adadelta.38,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ekman, Magnus: Learning Deep LearningLearning Deep Learning , Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow , > , Erscheinungsjahr: 20210817, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ekman, Magnus, Seitenzahl/Blattzahl: 752, Themenüberschrift: COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming Languages / Python, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Data Mining~Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 236, Breite: 200, Höhe: 52, Gewicht: 1180, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,62,67 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning with Swift for TensorFlow, Fachbücher von Rahul Bhalley"Deep Learning with Swift for TensorFlow" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepten des Deep Learning beschäftigt. Es kombiniert die Programmiersprache Swift, die von Apple für eine optimierte Leistung entwickelt wurde, mit der TensorFlow-Bibliothek von Google, die für fortschrittliche Forschung im Bereich des maschinellen Lernens konzipiert ist. Dieses Buch richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Entwickler und bietet eine Einführung in die Programmierung mit Swift sowie eine detaillierte Erklärung der mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis von Deep Learning erforderlich sind. Leserinnen und Leser werden in die Lage versetzt, verschiedene moderne Deep Learning-Algorithmen selbst zu programmieren und diese in der Cloud auszuführen. Die klare Struktur und die praxisnahen Beispiele machen es zu einem wertvollen Begleiter für alle, die sich mit maschinellem Lernen und der Programmierung auseinandersetzen möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning for Biometrics, Fachbücher von Ajay Kumar, Bir Bhanu"Deep Learning for Biometrics" ist ein Fachbuch, das einen umfassenden Überblick über fortschrittliche Deep-Learning-Architekturen bietet, die für die effektive Merkmalsdarstellung in der Wahrnehmung und in biometrischen Anwendungen entwickelt wurden. Das Buch präsentiert aktuelle Forschungsergebnisse zur Anwendung von Convolutional Neural Networks (CNN) in verschiedenen biometrischen Systemen, darunter Gesichtserkennung, Iris-, Fingerabdruck- und Gefässbiometrie. Darüber hinaus werden auch Überwachungssysteme behandelt, die auf weichen biometrischen Merkmalen basieren. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Buches ist die Untersuchung von Sicherheitsfragen im Bereich der Biometrie, einschliesslich Methoden zum Schutz biometrischer Vorlagen und zur Erkennung von Fälschungen. Die Beiträge stammen von führenden Experten aus Wissenschaft, Industrie und Regierungsbehörden und bieten wertvolle Einblicke in die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Deep Learning for Biology, Fachbücher von Charles Ravarani, Natasha Latysheva
"Deep Learning for Biology" ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Lösung realer biologischer Probleme beschäftigt. Verfasst von Natasha Latysheva und Charles Ravarani, bietet das Buch eine umfassende Einführung in die Konzepte des Deep Learning und deren Relevanz für die Biologie. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die mathematischen und naturwissenschaftlichen Grundlagen der KI-Methoden entwickeln möchten. Das Werk behandelt verschiedene Aspekte der allgemeinen Psychologie im Kontext biologischer Fragestellungen und zeigt auf, wie moderne Technologien in der biologischen Forschung eingesetzt werden können. Mit einem klaren Fokus auf praxisnahe Anwendungen ist dieses Sachbuch eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Schnittstellen zwischen Biologie und Informatik auseinandersetzen. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und wird im Jahr 2025 veröffentlicht. Es ist in den USA produziert worden und bietet eine fundierte Grundlage für das Verständnis der Herausforderungen und Möglichkeiten, die das Deep Learning in der biologischen Forschung mit sich bringt.
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Deep Learning for NLP and Speech Recognition, Fachbücher von Uday KamathDas Fachbuch "Deep Learning for NLP and Speech Recognition" bietet eine umfassende Einführung in die Architektur des Deep Learning und deren Anwendungen in verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung sowie der Spracherkennung. Es adressiert die wachsende Nachfrage nach einem einheitlichen Nachschlagewerk, das die Techniken des Deep Learning mit praktischen Anwendungen in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung verknüpft. Das Buch behandelt aktuelle Methoden des Deep Learning, die für NLP und Sprachanwendungen relevant sind, und bietet einen Überblick über moderne Ansätze sowie reale Fallstudien, die mit Codebeispielen ergänzt werden, um praktische Erfahrungen zu ermöglichen. Die Struktur des Buches ist in drei Teile gegliedert, die auf unterschiedliche Zielgruppen und deren Fachkenntnisse abgestimmt sind, und bietet somit sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Fachleuten wertvolle Einblicke.74,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ekman, Magnus: Learning Deep LearningLearning Deep Learning , Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow , > , Erscheinungsjahr: 20210817, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ekman, Magnus, Seitenzahl/Blattzahl: 752, Themenüberschrift: COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming Languages / Python, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Data Mining~Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 236, Breite: 200, Höhe: 52, Gewicht: 1180, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,62,67 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning with Swift for TensorFlow, Fachbücher von Rahul Bhalley"Deep Learning with Swift for TensorFlow" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepten des Deep Learning beschäftigt. Es kombiniert die Programmiersprache Swift, die von Apple für eine optimierte Leistung entwickelt wurde, mit der TensorFlow-Bibliothek von Google, die für fortschrittliche Forschung im Bereich des maschinellen Lernens konzipiert ist. Dieses Buch richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Entwickler und bietet eine Einführung in die Programmierung mit Swift sowie eine detaillierte Erklärung der mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis von Deep Learning erforderlich sind. Leserinnen und Leser werden in die Lage versetzt, verschiedene moderne Deep Learning-Algorithmen selbst zu programmieren und diese in der Cloud auszuführen. Die klare Struktur und die praxisnahen Beispiele machen es zu einem wertvollen Begleiter für alle, die sich mit maschinellem Lernen und der Programmierung auseinandersetzen möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning for Biology, Fachbücher von Charles Ravarani, Natasha Latysheva"Deep Learning for Biology" ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Lösung realer biologischer Probleme beschäftigt. Verfasst von Natasha Latysheva und Charles Ravarani, bietet das Buch eine umfassende Einführung in die Konzepte des Deep Learning und deren Relevanz für die Biologie. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die mathematischen und naturwissenschaftlichen Grundlagen der KI-Methoden entwickeln möchten. Das Werk behandelt verschiedene Aspekte der allgemeinen Psychologie im Kontext biologischer Fragestellungen und zeigt auf, wie moderne Technologien in der biologischen Forschung eingesetzt werden können. Mit einem klaren Fokus auf praxisnahe Anwendungen ist dieses Sachbuch eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Schnittstellen zwischen Biologie und Informatik auseinandersetzen. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und wird im Jahr 2025 veröffentlicht. Es ist in den USA produziert worden und bietet eine fundierte Grundlage für das Verständnis der Herausforderungen und Möglichkeiten, die das Deep Learning in der biologischen Forschung mit sich bringt.56,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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