MATLAB Deep Learning
Englisch, Phil Kim, 2017Mehr als 10 Stück an Lager beim Lieferanten
Produktinformationen
Beginnen Sie mit MATLAB für Deep Learning und KI mit diesem umfassenden Leitfaden. In diesem Buch starten Sie mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und gehen dann über zu neuronalen Netzen, Deep Learning und konvolutionalen neuronalen Netzen. In einer Mischung aus Grundlagen und Anwendungen verwendet MATLAB Deep Learning MATLAB als zugrunde liegende Programmiersprache und Werkzeug für die Beispiele und Fallstudien in diesem Buch. Mit diesem Buch werden Sie in der Lage sein, einige der heutigen realen Herausforderungen im Bereich Big Data, intelligente Bots und andere komplexe Datenprobleme anzugehen. Sie werden sehen, wie Deep Learning einen komplexeren und intelligenteren Aspekt des maschinellen Lernens für moderne Datenanalysen und -anwendungen darstellt.
Was Sie lernen werden:
- Verwenden Sie MATLAB für Deep Learning
- Entdecken Sie neuronale Netze und mehrschichtige neuronale Netze
- Arbeiten Sie mit Konvolutions- und Pooling-Schichten
- Erstellen Sie ein MNIST-Beispiel mit diesen Schichten
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Für diejenigen, die Deep Learning lernen möchten.
Thema | Technik & IT |
Sprache | Englisch |
Autor | Phil Kim |
Jahr | 2017 |
Anzahl Seiten | 151 |
Bucheinband | Kartonierter Einband |
Artikelnummer | 8129271 |
Verlag | Springer |
Kategorie | Fachbücher |
Release-Datum | 30.6.2017 |
Thema | Technik & IT |
Sprache | Englisch |
Autor | Phil Kim |
Jahr | 2017 |
Anzahl Seiten | 151 |
Auflage | 1 |
Bucheinband | Kartonierter Einband |
CO₂-Emission | 0.5 kg |
Klimabeitrag | CHF 0.11 |
Produkte vergleichen
Passend dazu
Bewertungen & Meinungen
Garantiefallquote
So oft weist ein Produkt dieser Marke in der Kategorie «Fachbücher» innerhalb der ersten 24 Monate einen Defekt auf.
Quelle: Digitec Galaxus- 1.Rheinwerk0 %
- 1.S.Fischer0 %
- 1.Springer0 %
- 1.Stämpfli0 %
- 1.Ullstein0 %
Garantiefalldauer
So lange dauert eine Abwicklung ab Ankunft bei der Servicestelle bis Wiedererhalt in Arbeitstagen im Durchschnitt.
Quelle: Digitec Galaxus- SpringerUngenügende Daten
- An der RuhrUngenügende Daten
- AnacondaUngenügende Daten
- AristonUngenügende Daten
- Avery Publishing GroupUngenügende Daten
Leider haben wir für diese Kategorie aktuell noch nicht genügend Daten, um dir mehr Quoten anzuzeigen.
Rückgabequote
So oft wird ein Produkt dieser Marke in der Kategorie «Fachbücher» retourniert.
Quelle: Digitec Galaxus- 58.Penguin Random House1.1 %
- 58.Piper1.1 %
- 58.Springer1.1 %
- 61.An der Ruhr1.2 %
- 61.Don Bosco1.2 %