Produkte zum Begriff Deep Learning:
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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
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Kneusel, Ronald T.: Practical Deep Learning
Practical Deep Learning , This book is for people with no experience with machine learning and who are looking for an intuition-based, hands-on introduction to deep learning using Python. Deep Learning for Complete Beginners: A Python-Based Introduction is for complete beginners in machine learning. It introduces fundamental concepts such as classes and labels, building a dataset, and what a model is and does before presenting classic machine learning models, neural networks, and modern convolutional neural networks. Experiments in Python--working with leading open-source toolkits and standard datasets--give you hands-on experience with each model and help you build intuition about how to transfer the examples in the book to your own projects. You'll start with an introduction to the Python language and the NumPy extension that is ubiquitous in machine learning. Prominent toolkits, like sklearn and Keras/TensorFlow are used as the backbone to enable you to focus on the elements of machine learning without the burden of writing implementations from scratch. An entire chapter on evaluating the performance of models gives you the knowledge necessary to understand claims on performance and to know which models are working well and which are not. The book culminates by presenting convolutional neural networks as an introduction to modern deep learning. Understanding how these networks work and how they are affected by parameter choices leaves you with the core knowledge necessary to dive into the larger, ever-changing world of deep learning. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20210223, Produktform: Kartoniert, Themenüberschrift: COMPUTERS / Neural Networks, Keyword: programming gifts;gifts for geeks;geek gifts;gifts for nerds;tech gifts;machine learning books;NumPy;open source;Tensorflow;Keras;neural networks;machine learning for beginners;machine learning;deep learning;computers;technology;computer;code;coding;algorithm;computer programming;python;python programming;algorithms;python for data analysis;python machine learning;tech;computer books;programmer gifts;computer programmer gifts;programming;reference;statistics;engineering;guide;computer science, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Programmiersprachen~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Maschinelles Lernen, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Neuronale Netze und Fuzzysysteme, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXX, Seitenanzahl: 426, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Random House LLC US, Verlag: Random House LLC US, Länge: 234, Breite: 182, Höhe: 32, Gewicht: 882, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2412602
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Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning Alpha Academy Code
Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning The Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning course equips learners with advanced knowledge of machine learning using Python and TensorFlow. This course is powered by a robust blend of theoretical concepts and hands-on projects, ensuring a comprehensive understanding of neural networks, data processing, and model optimization. Key Features Hands-on projects with real-world applications. In-depth curriculum covering basic to adva...
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?
Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.
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Wie funktioniert die Gesichtserkennung mit Deep Learning?
Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Das Modell wird mit einer großen Menge an Bildern von Gesichtern trainiert, um Muster und Merkmale zu erkennen. Anschließend kann das Modell verwendet werden, um Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dabei werden verschiedene Schichten des neuronalen Netzwerks genutzt, um die Merkmale des Gesichts zu extrahieren und zu analysieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Deep Learning:
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Python for Data Science & Machine Learning: Zero to Hero Alpha Academy Code
Python for Data Science & Machine Learning: Zero to Hero Build the power of Python for Data Science & Machine Learning with our comprehensive course. Starting from the basics, you'll advance to mastering essential tools and techniques. Ideal for beginners and professionals alike, this well-instructed course covers Python programming, data analysis, and machine learning algorithms. Benefit from hands-on projects, real-world examples, and expert guidance to elevate your skills from zero to hero...
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Prince, Simon J. D.: Understanding Deep Learning
Understanding Deep Learning , "This book covers modern deep learning and tackles supervised learning, model architecture, unsupervised learning, and deep reinforcement learning"-- , >
Preis: 86.10 € | Versand*: 0 € -
Deep Learning (Goodfellow, Ian~Bengio, Yoshua~Courville, Aaron)
Deep Learning , An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives. "Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject.” —Elon Musk, cochair of OpenAI; cofounder and CEO of Tesla and SpaceX Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models. Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors. , > , Erscheinungsjahr: 20161118, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning series##, Autoren: Goodfellow, Ian~Bengio, Yoshua~Courville, Aaron, Abbildungen: 66 color illus., 100 b&w illus., Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics~COMPUTERS / Computer Science, Keyword: technology;brain;future;stacking;turing machine;lasso;bishop;azure;robotics;java;murphy machine learning;python machine learning;statistics;probability;coding;software engineering;textbook;data science;neural networks;programming;linear algebra;machine learning;deep learning;computers;computer science;computer;ai;artificial intelligence;algorithm;algorithms;tech;superintelligence;intelligence;ap computer science;ai books;computer books;psychology;internet;business;neuroscience;critical thinking, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Fachkategorie: Neuronale Netze und Fuzzysysteme, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXII, Seitenanzahl: 775, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: The MIT Press, Verlag: The MIT Press, Länge: 185, Breite: 234, Höhe: 33, Gewicht: 1330, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: CHINA, VOLKSREPUBLIK (CN), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2412171
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Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?
Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.
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Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Deep Learning in der heutigen Technologiebranche? In welchen Bereichen wird Deep Learning am häufigsten eingesetzt?
Deep Learning wird in der Technologiebranche für Bild- und Spracherkennung, automatisierte Übersetzungen, personalisierte Empfehlungen und autonomes Fahren eingesetzt. Am häufigsten wird Deep Learning in den Bereichen der Medizin, Finanzen, Marketing und Automobilindustrie eingesetzt.
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Verdient man Geld beim Praktikum in den Bereichen Data Science oder Machine Learning?
Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, ob man Geld während eines Praktikums in den Bereichen Data Science oder Machine Learning verdient. In einigen Fällen bieten Unternehmen Praktikumsstellen mit einer Vergütung an, insbesondere wenn es sich um größere Unternehmen handelt. In anderen Fällen kann es sein, dass Praktika unbezahlt sind oder nur eine geringe Aufwandsentschädigung bieten. Es ist wichtig, die individuellen Bedingungen des Praktikums zu prüfen, um herauszufinden, ob eine Vergütung angeboten wird.
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Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?
Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln.
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