Trask Andrew (67 results)

Paperback. Condition: As New. No Jacket. Pages are clean and are not marred by notes or folds of any kind. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less 1.28.

Paperback. Condition: Good. No Jacket. Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less 1.28.

Paperback. Condition: Very Good. No Jacket. May have limited writing in cover pages. Pages are unmarked. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less 1.28.

Trade Paperback. Condition: Very Good. May have light to moderate shelf wear and/or a remainder mark. Complete. Clean pages.

Condition: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Paperback. Condition: Good. 1. Ship within 24hrs. Satisfaction 100% guaranteed. APO/FPO addresses supported.

Paperback. Condition: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.

PAP. Condition: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.

Condition: NEW.

paperback. Condition: Good. Clean, sturdy, unmarked copy in good + condition. Would be very good if not for crease running down the front cover at the top corner. Otherwise great, rare copy. SZ.

Condition: New. In.

Couverture souple. Condition: Neuf. Edition originale.

Paperback. Condition: New. Artificial Intelligence is the most exciting technology of the century, and Deep Learning is, quite literally, the "brain" behind the world's smartest Artificial Intelligence systems out there.  Grokking Deep Learning is the perfect place to begin the deep learning journey. Rather than just learning the "black box" API of some library or framework, readers will actually understand how to build these algorithms completely from scratch.   Key Features:Build neural networks that can see and understand images Build an A.I. that will learn to defeat you in a classic Atari gameHands-on Learning  Written for readers with high school-level math and intermediateprogramming skills. Experience with Calculus is helpful but notrequired.  ABOUT THE TECHNOLOGY Deep Learning is a subset of Machine Learning, which is a field dedicated to the study and development of machines that can learn, often with the goal of eventually attaining general artificial intelligence.

Condition: New. pp. 325.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Aus dem Inhalt:

Paperback. Condition: Good. Dust Jacket Condition: No Dust Jacket.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-AlgorithmenAnschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPyKeine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlichDeep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht. Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz. Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.Aus dem Inhalt:Parametrische und nichtparametrische ModelleÜberwachtes und unüberwachtes LernenVorhersagen mit mehreren Ein- und AusgabenFehler messen und verringernHot und Cold LearningBatch- und stochastischer GradientenabstiegÜberanpassung vermeidenGeneralisierungDropout-VerfahrenBackpropagation und Forward PropagationBilderkennungVerarbeitung natürlicher Sprache (NLP)SprachmodellierungAktivierungsfunktionenSigmoid-FunktionTangens hyperbolicusSoftmaxConvolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Long Short-Term Memory (LSTM)Deep-Learning-Framework erstellen 354 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-AlgorithmenAnschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPyKeine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlichDeep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht. Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz. Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.Aus dem Inhalt:Parametrische und nichtparametrische ModelleÜberwachtes und unüberwachtes LernenVorhersagen mit mehreren Ein- und AusgabenFehler messen und verringernHot und Cold LearningBatch- und stochastischer GradientenabstiegÜberanpassung vermeidenGeneralisierungDropout-VerfahrenBackpropagation und Forward PropagationBilderkennungVerarbeitung natürlicher Sprache (NLP)SprachmodellierungAktivierungsfunktionenSigmoid-FunktionTangens hyperbolicusSoftmaxConvolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Long Short-Term Memory (LSTM)Deep-Learning-Framework erstellen 354 pp. Deutsch.

Paperback or Softback. Condition: New. Grokking Deep Learning 1.2. Book.

PAP. Condition: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.

Paperback. Condition: Very Good-. First Edition; First Printing. 308 pages; Graphs. B&W illustrations. Very slightly cocked spine. Very Good condition otherwise. No other noteworthy defects. No markings. ; - Your satisfaction is our priority. We offer free returns and respond promptly to all inquiries. Your item will be carefully cushioned in bubble wrap and securely boxed. All orders ship on the same or next business day. Buy with confidence.

Condition: New.

Condition: New. 2019. 1st Edition. Paperback. . . . . .

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-AlgorithmenAnschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPyKeine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlichDeep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht. Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz. Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.Aus dem Inhalt:Parametrische und nichtparametrische ModelleÜberwachtes und unüberwachtes LernenVorhersagen mit mehreren Ein- und AusgabenFehler messen und verringernHot und Cold LearningBatch- und stochastischer GradientenabstiegÜberanpassung vermeidenGeneralisierungDropout-VerfahrenBackpropagation und Forward PropagationBilderkennungVerarbeitung natürlicher Sprache (NLP)SprachmodellierungAktivierungsfunktionenSigmoid-FunktionTangens hyperbolicusSoftmaxConvolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Long Short-Term Memory (LSTM)Deep-Learning-Framework erstellen.

Paperback. Condition: Brand New. German language. 9.37x6.61x0.87 inches. In Stock.

Paperback. Condition: Brand New. 309 pages. 9.25x7.25x0.75 inches. In Stock.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Aus dem Inhalt:MITP Verlags GmbH, Augustinusstraße 9a, 50226 Frechen 354 pp. Deutsch.

Paperback. Condition: New. Artificial Intelligence is the most exciting technology of the century, and Deep Learning is, quite literally, the "brain" behind the world's smartest Artificial Intelligence systems out there.  Grokking Deep Learning is the perfect place to begin the deep learning journey. Rather than just learning the "black box" API of some library or framework, readers will actually understand how to build these algorithms completely from scratch.   Key Features:Build neural networks that can see and understand images Build an A.I. that will learn to defeat you in a classic Atari gameHands-on Learning  Written for readers with high school-level math and intermediateprogramming skills. Experience with Calculus is helpful but notrequired.  ABOUT THE TECHNOLOGY Deep Learning is a subset of Machine Learning, which is a field dedicated to the study and development of machines that can learn, often with the goal of eventually attaining general artificial intelligence.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Key Features: Build neural networks that can see and understand images Build an A.I. that will learn to defeat you in a classic Atari game Hands-on Learning.

Condition: New. pp. 325.