Deep Learning - Grundlagen und Implementierung – Seth Weidman, Jørgen W. Lang | buch7 – Der soziale Buchhandel
Bitte warten ...
icon suche icon merkliste icon warenkorb
Blick ins Buch
Autor/in: Seth Weidman
Übersetzung: Jørgen W. Lang
Autor/in: Seth Weidman
Übersetzung: Jørgen W. Lang

Deep Learning - Grundlagen und Implementierung

Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren

Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt

  • Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning
  • Implementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorch
  • Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung

Dieses Buch vermittelt Ihnen das konzeptionelle und praktische Rüstzeug, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu bekommen. Sie lernen die Grundprinzipien des Deep Learning kennen, zu deren Veranschaulichung Seth Weidman gut nachvollziehbare Konzeptmodelle entwickelt hat, die von Codebeispielen begleitet werden. Das Buch eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning.

Sie beginnen mit den Basics des Deep Learning und gelangen schnell zu den Details fortgeschrittener Architekturen, indem Sie deren Aufbau von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese neuronalen Netzwerkkonzepte setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch, rechnerisch und konzeptionell funktionieren.

Taschenbuch 05/2020
kostenloser Standardversand in DE 12 Stück auf Lager
Lieferung bis Mi, 28.Jul. (ca. ¾), oder Do , 29.Jul. (ca. ¼): bestellen Sie in den nächsten 10 Stunden, 20 Minuten mit Paketversand.

Die angegebenen Lieferzeiten beziehen sich auf den Paketversand und sofortige Zahlung (z.B. Zahlung per Lastschrift, PayPal oder Sofortüberweisung).
Der kostenlose Standardversand (2-5 Werktage) benötigt in der Regel länger als der kostenpflichtige Paketversand (1-2 Werktage). Sonderfälle, die zu längeren Lieferzeiten führen können (Bsp: Bemerkung für Kundenservice, Zahlung per Vorkasse oder Sendung ins Ausland) haben wir hier für Sie detailliert beschrieben.

Spenden icon Dank Ihres Kaufes spendet buch7 ca. 1,15 € bis 2,14 €.

Die hier angegebene Schätzung beruht auf dem durchschnittlichen Fördervolumen der letzten Monate und Jahre. Über die Vergabe und den Umfang der finanziellen Unterstützung entscheidet das Gremium von buch7.de.

Die genaue Höhe hängt von der aktuellen Geschäftsentwicklung ab. Natürlich wollen wir so viele Projekte wie möglich unterstützen.

Den tatsächlichen Umfang der Förderungen sowie die Empfänger sehen Sie auf unserer Startseite rechts oben, mehr Details finden Sie hier.

Weitere Informationen zu unserer Kostenstruktur finden Sie hier.

Benachrichtigung

Autoreninformationen

Seth Weidman ist Data Scientist. Er teilt seine Zeit auf zwischen der Lösung von Machine-Learning-Problemen bei Facebook und seinem Engagement für PyTorch. Zuvor war er im Bereich Machine Learning bei Trunk Club tätig und hat später Machine Learning und Deep Learning im Corporate Training Team von Metis unterrichtet. Seine Passion ist es, komplexe Konzepte einfach zu erklären.

Produktdetails

EAN / 13-stellige ISBN 978-3960091363
10-stellige ISBN 3960091362
Verlag Dpunkt.Verlag GmbH
Sprache Deutsch
Originalsprache Englisch
Editionsform Taschenbuch
Einbandart Taschenbuch
Erscheinungsdatum 1. Mai 2020
Seitenzahl 235
Format (L×B×H) 23,8cm × 16,6cm × 1,7cm
Gewicht 482g
Warengruppe des Lieferanten Naturwissenschaften - Informatik, EDV
Mehrwertsteuer 7% (im angegebenen Preis enthalten)
Bestseller aus dieser Kategorie

Naturwissenschaften - Informatik, EDV

Andere Leute, die diesen Artikel angesehen haben, sahen auch an:

Noch nicht das passende gefunden?
Verschenken Sie einfach einen Gutschein.

Auch hier werden natürlich 75% des Gewinns gespendet.

Gutschein kaufen

Was unsere Kund/innen sagen:

Impressum Datenschutz Hilfe / FAQ