MATLAB Deep Learning

Anglais, Phil Kim, 2017
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Informations sur le produit

Commencez avec MATLAB pour l'apprentissage profond et l'IA grâce à ce guide approfondi. Dans ce livre, vous débutez par les fondamentaux de l'apprentissage automatique, puis vous passez aux réseaux de neurones, à l'apprentissage profond et aux réseaux de neurones convolutifs. Alliant fondamentaux et applications, MATLAB Deep Learning utilise MATLAB comme langage de programmation et outil sous-jacent pour les exemples et études de cas présentés dans ce livre. Avec ce livre, vous serez en mesure de relever certains des défis réels d'aujourd'hui liés aux grandes données, aux bots intelligents et à d'autres problèmes de données complexes. Vous découvrirez comment l'apprentissage profond constitue un aspect complexe et plus intelligent de l'apprentissage automatique pour l'analyse et l'utilisation modernes des données intelligentes.

Ce que vous apprendrez :

  • Utiliser MATLAB pour l'apprentissage profond
  • Découvrir les réseaux de neurones et les réseaux de neurones multicouches
  • Travailler avec des couches de convolution et de pooling
  • Construire un exemple MNIST avec ces couches

Pour qui ce livre est-il destiné :
Pour ceux qui souhaitent apprendre l'apprentissage profond.

Spécifications principales

thème
Technique & IT
Langue
Anglais
Auteur
Phil Kim
Année
2017
Nombre de pages
151
Couverture du livre
Couverture cartonnée

Informations générales

Numéro d'article
8129271
Éditeur
Springer
Catégorie
Livres spécialisés
Date de sortie
30/6/2017

Propriétés du livre

thème
Technique & IT
Langue
Anglais
Auteur
Phil Kim
Année
2017
Nombre de pages
151
Edition
1
Couverture du livre
Couverture cartonnée

Contribution climatique volontaire

CO₂-Emission
0.5 kg
Contribution climatique
CHF 0.11

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Aucune garantie

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Critiques et opinions

Taux de recours en garantie

La fréquence à laquelle un produit de cette marque dans la catégorie « Livres spécialisés » présente un défaut au cours des 24 premiers mois.

Source: Digitec Galaxus
  • 1.Rheinwerk
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  • 1.S.Fischer
    0 %
  • 1.Springer
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  • 1.Stämpfli
    0 %
  • 1.Ullstein
    0 %

Durée de la garantie

Le temps moyen de traitement entre l'arrivée au point de service et le retour chez le client, en jours ouvrables.

Source: Digitec Galaxus
  • Springer
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  • An der Ruhr
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  • Anaconda
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  • Ariston
    Données insuffisantes
  • Avery Publishing Group
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Taux de retour

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  • 58.Penguin Random House
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  • 58.Piper
    1.1 %
  • 58.Springer
    1.1 %
  • 61.An der Ruhr
    1.2 %
  • 61.Don Bosco
    1.2 %
Source: Digitec Galaxus