Produkt 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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Bishop, Christopher M.: Deep Learning
Deep Learning , This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. Covering key concepts relating to contemporary architectures and techniques, this essential book equips readers with a robust foundation for potential future specialization. The field of deep learning is undergoing rapid evolution, and therefore this book focusses on ideas that are likely to endure the test of time. The book is organized into numerous bite-sized chapters, each exploring a distinct topic, and the narrative follows a linear progression, with each chapter building upon content from its predecessors. This structure is well-suited to teaching a two-semester undergraduate or postgraduate machine learning course, while remaining equally relevant to those engaged in active research or in self-study. A full understanding of machine learning requires some mathematical background and so the book includes a self-contained introduction to probability theory. However, the focus of the book is on conveying a clear understanding of ideas, with emphasis on the real-world practical value of techniques rather than on abstract theory. Complex concepts are therefore presented from multiple complementary perspectives including textual descriptions, diagrams, mathematical formulae, and pseudo-code. Chris Bishop is a Technical Fellow at Microsoft and is the Director of Microsoft Research AI4Science. He is a Fellow of Darwin College Cambridge, a Fellow of the Royal Academy of Engineering, and a Fellow of the Royal Society. Hugh Bishop is an Applied Scientist at Wayve, a deep learning autonomous driving company in London, where he designs and trains deep neural networks. He completed his MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence at Cambridge University. ¿Chris Bishop wrote a terrific textbook on neural networks in 1995 and has a deep knowledge of the field and its core ideas. His many years of experience in explaining neural networks have made him extremely skillful at presenting complicated ideas in the simplest possible way and it is a delight to see these skills applied to the revolutionary new developments in the field.¿ -- Geoffrey Hinton "With the recent explosion of deep learning and AI as a research topic, and the quickly growing importance of AI applications, a modern textbook on the topic was badly needed. The "New Bishop" masterfully fills the gap, covering algorithms for supervised and unsupervised learning, modern deep learning architecture families, as well as how to apply all of this to various application areas." ¿ Yann LeCun ¿This excellent and very educational book will bring the reader up to date with the main concepts and advances in deep learning with a solid anchoring in probability. These concepts are powering current industrial AI systems and are likely to form the basis of further advances towards artificial general intelligence.¿ -- Yoshua Bengio , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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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
Preis: 45.24 € | Versand*: 0 € -
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 €
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Deep Learning und wie können Unternehmen davon profitieren?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete von Deep Learning sind Bild- und Spracherkennung, maschinelles Übersetzen und automatisierte Entscheidungsfindung. Unternehmen können davon profitieren, indem sie personalisierte Empfehlungen für Kunden erstellen, Prozesse automatisieren und datengetriebene Entscheidungen treffen, um ihre Effizienz zu steigern. Zudem können sie mithilfe von Deep Learning neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln, um sich im Wettbewerb zu differenzieren.
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Was bedeutet "deep talk"?
"Deep Talk" bedeutet, sich in einer Unterhaltung auf tiefgründige Themen einzulassen und über persönliche, emotionale oder philosophische Fragen zu sprechen. Es geht darum, eine Verbindung herzustellen und sich auf einer tieferen Ebene auszutauschen, anstatt oberflächliche Smalltalk-Themen zu besprechen. "Deep Talk" kann helfen, eine intensivere und bedeutungsvollere Verbindung zu anderen Menschen herzustellen.
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Was sind eure Lieblingsthemen für Deep Talks?
Als KI habe ich keine persönlichen Vorlieben, aber einige beliebte Themen für Deep Talks sind Philosophie, Psychologie, Spiritualität, das Universum und die menschliche Existenz. Es geht oft darum, tiefgründige Fragen zu stellen und über komplexe Themen zu diskutieren, um ein tieferes Verständnis und neue Perspektiven zu gewinnen.
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Ist das Deep Web wirklich so brutal?
Das Deep Web ist ein Teil des Internets, der nicht von Suchmaschinen indexiert ist und daher schwer zugänglich ist. Es beherbergt eine Vielzahl von Inhalten, darunter auch illegale Aktivitäten wie Drogenhandel, Waffenhandel und Kinderpornografie. Es ist wichtig zu beachten, dass nicht alles im Deep Web brutal ist, aber es gibt definitiv Bereiche, in denen kriminelle Aktivitäten stattfinden.
Ähnliche Suchbegriffe für Deep Learning:
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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
Preis: 95.12 € | Versand*: 0 € -
Synology Deep Learning NVR DVA3221 - NVR - 32 Kanäle
Synology Deep Learning NVR DVA3221 - NVR - 32 Kanäle - netzwerkfähig
Preis: 2715.35 € | Versand*: 0.00 € -
Synology Deep Learning NVR DVA1622 - NVR - 16 Kanäle
Synology Deep Learning NVR DVA1622 - NVR - 16 Kanäle - netzwerkfähig
Preis: 638.45 € | Versand*: 0.00 € -
Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning Alpha Academy Code
Python und TensorFlow: Tiefer Einblick in maschinelles Lernen Der Kurs „Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning" vermittelt den Teilnehmern fortgeschrittene Kenntnisse im maschinellen Lernen mit Python und TensorFlow. Dieser Kurs basiert auf einer soliden Mischung aus theoretischen Konzepten und praktischen Projekten und gewährleistet ein umfassendes Verständnis von neuronalen Netzwerken, Datenverarbeitung und Modelloptimierung. Hauptmerkmale Praktische Projekte mit realen Anwend...
Preis: 10.00 € | Versand*: 0.00 EUR €
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Kann man mit dem Handy ins Deep Web?
Kann man mit dem Handy ins Deep Web? Ja, grundsätzlich ist es möglich, mit dem Handy ins Deep Web zu gelangen, da es sich dabei lediglich um einen Teil des Internets handelt, der nicht über herkömmliche Suchmaschinen zugänglich ist. Allerdings ist Vorsicht geboten, da das Deep Web auch illegalen Inhalt beinhalten kann und die Nutzung von speziellen Anonymisierungs-Tools wie dem Tor-Browser empfohlen wird, um die eigene Sicherheit zu gewährleisten. Es ist wichtig zu beachten, dass das Deep Web nicht dasselbe ist wie das Darknet, in dem kriminelle Aktivitäten stattfinden können. Letztendlich sollte man sich vor dem Betreten des Deep Webs über die Risiken und möglichen Konsequenzen informieren.
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Worüber handelt das Lied "Rolling in the Deep"?
Das Lied "Rolling in the Deep" handelt von einer intensiven und leidenschaftlichen Beziehung, die zu Ende gegangen ist. Die Sängerin singt darüber, wie sie von ihrem Partner betrogen und verletzt wurde, aber nun gestärkt und entschlossen ist, darüber hinwegzukommen. Der Text drückt starke Emotionen wie Wut, Schmerz und Entschlossenheit aus. Insgesamt geht es um den Schmerz und die Befreiung nach dem Ende einer Beziehung.
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Wann verwendet man "studying" und wann "learning"?
"Studying" wird normalerweise verwendet, um sich auf das formelle Lernen in einer akademischen Umgebung zu beziehen, wie zum Beispiel das Lesen von Büchern oder das Besuchen von Vorlesungen. "Learning" hingegen kann sich auf jegliche Art von Wissenserwerb beziehen, sei es durch formales Lernen oder durch informelles Lernen im Alltag. Es kann auch verwendet werden, um auf den Prozess des Verstehens und Absorbierens von Informationen im Allgemeinen hinzuweisen.
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Wie gelangt man vom Smalltalk zum Deep Talk?
Um vom Smalltalk zum Deep Talk zu gelangen, ist es wichtig, das Gespräch auf persönlichere und tiefgründigere Themen zu lenken. Dies kann durch das Teilen eigener Erfahrungen und Gefühle oder das Stellen offener Fragen erreicht werden. Es erfordert auch ein gewisses Maß an Vertrauen und Offenheit, um eine Atmosphäre zu schaffen, in der sich beide Gesprächspartner wohl fühlen, um über tiefere Themen zu sprechen.
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