Domain sektorenregner.de kaufen?
Wir ziehen mit dem Projekt
sektorenregner.de um.
Sind Sie am Kauf der Domain
sektorenregner.de interessiert?
domain@kv-gmbh.de · 0541-91531010
Domain sektorenregner.de kaufen?
Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence, Fachbücher von Ivan Gridin
Das Buch "Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung des Microsoft Neural Network Intelligence (NNI) Toolkits zur Optimierung, Entwicklung und Gestaltung von Deep Learning-Modellen mit PyTorch und TensorFlow. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die sich mit automatisierten Ansätzen im Deep Learning auseinandersetzen möchten. Die ersten Kapitel vermitteln grundlegende Kenntnisse über die Verwendung des NNI-Toolkits und die Methoden zur Lösung von Hyperparameter-Optimierungsaufgaben. Durch praktische Beispiele und detaillierte Erklärungen wird der Leser in die Lage versetzt, komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens zu bewältigen. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie die Konstruktion von Suchräumen und die Durchführung von Architektur-Suchen mit modernen Strategien. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich des automatisierten Deep Learning erweitern möchten.
69,54 €*
Versand: 0,00 €
Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Computer Vision Using Deep Learning, Fachbücher von Vaibhav Verdhan
Das Buch "Computer Vision Using Deep Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Deep Learning-Techniken zur Lösung von Computer Vision-Problemen. Es behandelt zentrale Themen wie Bildklassifikation, Objekterkennung, Verfolgung, Pose-Schätzung, Gesichtserkennung und Sentiment-Analyse. Die Leserinnen und Leser werden durch verschiedene Deep Learning-Architekturen und -Techniken geführt, die mit den Bibliotheken Keras und TensorFlow implementiert werden können. Das Buch bietet eine detaillierte Analyse mehrerer neuronaler Netzwerkarchitekturen, darunter LeNet, AlexNet, VGG, Inception, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO und SqueezeNet. Jedes Codebeispiel wird gründlich erläutert, um sicherzustellen, dass die Konzepte in eigenen Projekten erfolgreich angewendet werden können. Die Kombination von Theorie und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute in den Bereichen Softwareentwicklung und Datenwissenschaft.
58,84 €*
Versand: 0,00 €
Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Ähnliche Suchbegriffe für Automated-Deep-Learning-Using
Top-Angebote
Produkte zum Begriff Automated-Deep-Learning-Using:
-
Deep Learning Projects Using TensorFlow 2, Fachbücher von Vinita SilaparasettyDas Buch "Deep Learning Projects Using TensorFlow 2" bietet eine praxisorientierte Einführung in die Welt des Deep Learning mit TensorFlow 2.0. Es richtet sich an neue Programmierende und führt sie durch eine Reihe von spannenden Projekten, die sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte des Deep Learning abdecken. Die Leserinnen und Leser werden in die Lage versetzt, praktische Anwendungen zu entwickeln, die in verschiedenen Bereichen von Datenwissenschaft bis hin zu künstlicher Intelligenz von Bedeutung sind. Durch die Kombination von theoretischem Wissen und praktischen Übungen wird ein tiefes Verständnis für TensorFlow, Python und Keras vermittelt. Am Ende des Buches haben die Teilnehmenden nicht nur wertvolle Kenntnisse erworben, sondern auch eine Sammlung von Projekten, die sie in ihrem GitHub-Profil präsentieren können.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Ekman, Magnus: Learning Deep LearningLearning Deep Learning , Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow , > , Erscheinungsjahr: 20210817, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ekman, Magnus, Seitenzahl/Blattzahl: 752, Themenüberschrift: COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming Languages / Python, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Data Mining~Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 236, Breite: 200, Höhe: 52, Gewicht: 1180, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,62,67 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Textual Emotion Classification Using Deep Broad Learning, Fachbücher von Peng Sancheng, Cao LihongDas Buch "Textual Emotion Classification Using Deep Broad Learning" bietet eine umfassende und systematische Diskussion über die Klassifizierung von Emotionen in Texten mithilfe von Deep Broad Learning. Die Autoren erläutern die Vorteile dieser Methode, darunter eine einfache Netzwerkstruktur, kurze Trainingszeiten und eine starke Generalisierungsfähigkeit. Diese innovative Herangehensweise hat sich als vielversprechend für die emotionale Textklassifikation in der künstlichen Intelligenz erwiesen. Das Buch enthält sowohl quantitative als auch qualitative Ergebnisse, die in anschaulichen Grafiken und Tabellen präsentiert werden, um den Leserinnen und Lesern ein umfassendes Verständnis des Themas zu vermitteln. Es bietet einzigartige Einblicke in technische Details und allgemeine Konzepte, die als solide Grundlage für zukünftige Forschungen oder Anwendungen in der Industrie dienen. Die Autoren haben das Buch so gestaltet, dass es für Neulinge leicht verständlich ist, wobei nur wenige Vorkenntnisse erforderlich sind. Es richtet sich an Studierende, Wissenschaftler und Forscher, die sich für die Grundlagen und den Forschungsfortschritt in diesem aufstrebenden Bereich interessieren.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Practice Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs, Fachbücher von Ahmed Fawzy GadDas Buch "Practice Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs" bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung von Computer Vision-Anwendungen unter Verwendung von tiefen Lernmodellen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs). Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein fundiertes Verständnis für die Implementierung von Deep Learning in der Praxis erlangen möchten. Der Leser wird durch den gesamten Prozess geführt, beginnend mit der Analyse von Bilddatensätzen und der Erklärung traditioneller maschineller Lernpipelines. Das Buch behandelt die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (ANNs) und zeigt, wie man ein ANN von Grund auf in Python erstellt und optimiert. Ein besonderer Fokus liegt auf den Vorteilen von CNNs im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, wobei die Effizienz und Leistungsfähigkeit dieser Modelle hervorgehoben wird. Darüber hinaus wird die Verwendung von TensorFlow zur Erstellung eines praktischen Bildklassifizierungsmodells behandelt, das auf einem Webserver bereitgestellt wird. Die Leser lernen auch, wie sie plattformübergreifende Datenwissenschaftsanwendungen mit Kivy und NumPy entwickeln können.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Network Intrusion Detection using Deep Learning, Fachbücher von Kwangjo Kim, Harry Chandra Tanuwidjaja, Muhamad Erza Aminanto
Das Buch "Network Intrusion Detection using Deep Learning" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Fortschritte in der Intrusion Detection System (IDS)-Technologie unter Verwendung modernster Deep Learning-Methoden. Es behandelt sowohl klassische maschinelle Lernansätze als auch die neuesten Entwicklungen im Bereich des Deep Learning. Besonders hervorzuheben sind die Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Klassen von IDS, einschliesslich generativer, diskriminativer und adversarialer Netzwerke. Das Buch vergleicht zudem verschiedene Deep Learning-basierte IDS anhand von Benchmark-Datensätzen und stellt zwei neuartige Modelle zur Merkmalslernen vor: die tiefe Merkmals-Extraktion und -Auswahl (D-FES) sowie ein vollständig unüberwachtes IDS. Am Ende des Buches werden weitere Herausforderungen und Forschungsrichtungen diskutiert. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für Studierende, Forscher und Praktiker, die sich für Deep Learning und Intrusion Detection interessieren.
64,19 €*
Versand: 0,00 €
Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Automated Machine Learning and Meta-Learning for Multimedia, Fachbücher von Xin Wang, Wenwu Zhu
Das Buch "Automated Machine Learning and Meta-Learning for Multimedia" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Fortschritte und Entwicklungen im Bereich des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) und des Meta-Lernens. Es beleuchtet deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Multimedia und Datenanalyse. Die Autoren präsentieren innovative Forschungsergebnisse und Lösungen für komplexe Herausforderungen in diesen dynamischen Forschungsfeldern. Das Werk richtet sich an ein breites Publikum, darunter Forscher, Studierende und Fachleute, die sich für AutoML, Meta-Lernen und deren praktische Anwendungen interessieren. Es ist so gestaltet, dass es sowohl für Einsteiger als auch für Fortgeschrittene zugänglich ist, ohne dass spezielle Vorkenntnisse erforderlich sind. Die Inhalte sind klar strukturiert und bieten eine fundierte Einführung in die Thematik.
160,49 €*
Versand: 0,00 €
Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Top-Angebote
Produkte zum Begriff Automated-Deep-Learning-Using:
-
Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence, Fachbücher von Ivan GridinDas Buch "Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung des Microsoft Neural Network Intelligence (NNI) Toolkits zur Optimierung, Entwicklung und Gestaltung von Deep Learning-Modellen mit PyTorch und TensorFlow. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die sich mit automatisierten Ansätzen im Deep Learning auseinandersetzen möchten. Die ersten Kapitel vermitteln grundlegende Kenntnisse über die Verwendung des NNI-Toolkits und die Methoden zur Lösung von Hyperparameter-Optimierungsaufgaben. Durch praktische Beispiele und detaillierte Erklärungen wird der Leser in die Lage versetzt, komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens zu bewältigen. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie die Konstruktion von Suchräumen und die Durchführung von Architektur-Suchen mit modernen Strategien. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich des automatisierten Deep Learning erweitern möchten.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Computer Vision Using Deep Learning, Fachbücher von Vaibhav VerdhanDas Buch "Computer Vision Using Deep Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Deep Learning-Techniken zur Lösung von Computer Vision-Problemen. Es behandelt zentrale Themen wie Bildklassifikation, Objekterkennung, Verfolgung, Pose-Schätzung, Gesichtserkennung und Sentiment-Analyse. Die Leserinnen und Leser werden durch verschiedene Deep Learning-Architekturen und -Techniken geführt, die mit den Bibliotheken Keras und TensorFlow implementiert werden können. Das Buch bietet eine detaillierte Analyse mehrerer neuronaler Netzwerkarchitekturen, darunter LeNet, AlexNet, VGG, Inception, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO und SqueezeNet. Jedes Codebeispiel wird gründlich erläutert, um sicherzustellen, dass die Konzepte in eigenen Projekten erfolgreich angewendet werden können. Die Kombination von Theorie und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute in den Bereichen Softwareentwicklung und Datenwissenschaft.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Deep Learning Projects Using TensorFlow 2, Fachbücher von Vinita SilaparasettyDas Buch "Deep Learning Projects Using TensorFlow 2" bietet eine praxisorientierte Einführung in die Welt des Deep Learning mit TensorFlow 2.0. Es richtet sich an neue Programmierende und führt sie durch eine Reihe von spannenden Projekten, die sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte des Deep Learning abdecken. Die Leserinnen und Leser werden in die Lage versetzt, praktische Anwendungen zu entwickeln, die in verschiedenen Bereichen von Datenwissenschaft bis hin zu künstlicher Intelligenz von Bedeutung sind. Durch die Kombination von theoretischem Wissen und praktischen Übungen wird ein tiefes Verständnis für TensorFlow, Python und Keras vermittelt. Am Ende des Buches haben die Teilnehmenden nicht nur wertvolle Kenntnisse erworben, sondern auch eine Sammlung von Projekten, die sie in ihrem GitHub-Profil präsentieren können.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Ekman, Magnus: Learning Deep LearningLearning Deep Learning , Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow , > , Erscheinungsjahr: 20210817, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ekman, Magnus, Seitenzahl/Blattzahl: 752, Themenüberschrift: COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming Languages / Python, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Data Mining~Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 236, Breite: 200, Höhe: 52, Gewicht: 1180, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,62,67 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Ähnliche Suchbegriffe für Automated-Deep-Learning-Using
-
Textual Emotion Classification Using Deep Broad Learning, Fachbücher von Peng Sancheng, Cao LihongDas Buch "Textual Emotion Classification Using Deep Broad Learning" bietet eine umfassende und systematische Diskussion über die Klassifizierung von Emotionen in Texten mithilfe von Deep Broad Learning. Die Autoren erläutern die Vorteile dieser Methode, darunter eine einfache Netzwerkstruktur, kurze Trainingszeiten und eine starke Generalisierungsfähigkeit. Diese innovative Herangehensweise hat sich als vielversprechend für die emotionale Textklassifikation in der künstlichen Intelligenz erwiesen. Das Buch enthält sowohl quantitative als auch qualitative Ergebnisse, die in anschaulichen Grafiken und Tabellen präsentiert werden, um den Leserinnen und Lesern ein umfassendes Verständnis des Themas zu vermitteln. Es bietet einzigartige Einblicke in technische Details und allgemeine Konzepte, die als solide Grundlage für zukünftige Forschungen oder Anwendungen in der Industrie dienen. Die Autoren haben das Buch so gestaltet, dass es für Neulinge leicht verständlich ist, wobei nur wenige Vorkenntnisse erforderlich sind. Es richtet sich an Studierende, Wissenschaftler und Forscher, die sich für die Grundlagen und den Forschungsfortschritt in diesem aufstrebenden Bereich interessieren.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Practice Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs, Fachbücher von Ahmed Fawzy GadDas Buch "Practice Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs" bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung von Computer Vision-Anwendungen unter Verwendung von tiefen Lernmodellen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs). Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein fundiertes Verständnis für die Implementierung von Deep Learning in der Praxis erlangen möchten. Der Leser wird durch den gesamten Prozess geführt, beginnend mit der Analyse von Bilddatensätzen und der Erklärung traditioneller maschineller Lernpipelines. Das Buch behandelt die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (ANNs) und zeigt, wie man ein ANN von Grund auf in Python erstellt und optimiert. Ein besonderer Fokus liegt auf den Vorteilen von CNNs im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, wobei die Effizienz und Leistungsfähigkeit dieser Modelle hervorgehoben wird. Darüber hinaus wird die Verwendung von TensorFlow zur Erstellung eines praktischen Bildklassifizierungsmodells behandelt, das auf einem Webserver bereitgestellt wird. Die Leser lernen auch, wie sie plattformübergreifende Datenwissenschaftsanwendungen mit Kivy und NumPy entwickeln können.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Network Intrusion Detection using Deep Learning, Fachbücher von Kwangjo Kim, Harry Chandra Tanuwidjaja, Muhamad Erza AminantoDas Buch "Network Intrusion Detection using Deep Learning" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Fortschritte in der Intrusion Detection System (IDS)-Technologie unter Verwendung modernster Deep Learning-Methoden. Es behandelt sowohl klassische maschinelle Lernansätze als auch die neuesten Entwicklungen im Bereich des Deep Learning. Besonders hervorzuheben sind die Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Klassen von IDS, einschliesslich generativer, diskriminativer und adversarialer Netzwerke. Das Buch vergleicht zudem verschiedene Deep Learning-basierte IDS anhand von Benchmark-Datensätzen und stellt zwei neuartige Modelle zur Merkmalslernen vor: die tiefe Merkmals-Extraktion und -Auswahl (D-FES) sowie ein vollständig unüberwachtes IDS. Am Ende des Buches werden weitere Herausforderungen und Forschungsrichtungen diskutiert. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für Studierende, Forscher und Praktiker, die sich für Deep Learning und Intrusion Detection interessieren.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Automated Machine Learning and Meta-Learning for Multimedia, Fachbücher von Xin Wang, Wenwu ZhuDas Buch "Automated Machine Learning and Meta-Learning for Multimedia" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Fortschritte und Entwicklungen im Bereich des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) und des Meta-Lernens. Es beleuchtet deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Multimedia und Datenanalyse. Die Autoren präsentieren innovative Forschungsergebnisse und Lösungen für komplexe Herausforderungen in diesen dynamischen Forschungsfeldern. Das Werk richtet sich an ein breites Publikum, darunter Forscher, Studierende und Fachleute, die sich für AutoML, Meta-Lernen und deren praktische Anwendungen interessieren. Es ist so gestaltet, dass es sowohl für Einsteiger als auch für Fortgeschrittene zugänglich ist, ohne dass spezielle Vorkenntnisse erforderlich sind. Die Inhalte sind klar strukturiert und bieten eine fundierte Einführung in die Thematik.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. ** Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.