Deep learning z TensorFlow 2 i Keras dla zaawansowanych. Sieci GAN i VAE, deep RL, uczenie nienadzor

52.81

Opis

Oto propozycja dla specjalistów zajmujących się programowaniem sztucznej inteligencji i studentów kształcących się w tej dziedzinie. Autor przybliża tajniki tworzenia sieci neuronowych stosowanych w uczeniu głębokim i pokazuje, w jaki sposób używać w tym celu bibliotek Keras i TensorFlow. Objaśnia zagadnienia dotyczące programowania AI zarówno w teorii, jak i praktyce. Liczne przykłady, czytelna oprawa graficzna i logiczne wywody sprawiają, że to skuteczne narzędzie dla każdego, kto chce się nauczyć budowania sieci neuronowych typu MLP, CNN i RNN.Książka wprowadza w teoretyczne fundamenty uczenia głębokiego – znalazły się w niej wyjaśnienia podstawowych pojęć związanych z tą dziedziną i różnice pomiędzy poszczególnymi typami sieci neuronowych. Opisano tutaj również metody programowania algorytmów używanych w uczeniu głębokim i sposoby ich wdrażania. Dzięki lekturze lepiej zrozumiesz sieci neuronowe, nauczysz się ich tworzenia i zastosowania w różnych projektach z zakresu AI.Polecamy tę książkę każdemu, kto: chce zrozumieć, jak działają sieci neuronowe i w jaki sposób się je tworzy specjalizuje się w uczeniu głębokim lub zamierza lepiej poznać tę dziedzinę posługuje się sieciami neuronowymi w programowaniu chce się nauczyć stosować biblioteki Keras i TensorFlow w uczeniu głębokimO autorze książkiRowel Atienza — profesor w Instytucie Elektrycznym i Inżynierii Elektronicznej Uniwersytetu Filipińskiego w Diliman, kierownik katedry sztucznej inteligencji w Instytucie Dado i Marii Banatao. Ma praktyczne doświadczenie w programowaniu robotów, tworzeniu algorytmów sztucznej inteligencji i widzeniu komputerowym. Autor licznych artykułów i wystąpień na konferencjach dotyczących AI, specjalista w zakresie sieci neuronowych i uczenia głębokiego.

Podręczniki szkolne

zakres materiału egzamin ósmoklasisty polski
, siny język
, lit po angielsku
, profit wałbrzych
, grafika miłego dnia
, interesuję się po angielsku
, sylwia s
, jak pisać argumenty w rozprawce
, netto kożuchów
, tabela sinus cosinus tg ctg
, kolezanka malarki
, łoż rosyjski
, jaki zawód jest najbardziej opłacalny
, prosektorium bydgoszcz
, korepetycje fizyka łódź

yyyyy