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100%: Weidman, Seth: Deep Learning – Grundlagen und Implementierung: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren (Animals) (ISBN: 9783960103806) 2020, O'Reilly, Erstausgabe, in Deutsch, auch als eBook.Nur diese Ausgabe anzeigen…
76%: Weidman, Seth: Deep Learning - Grundlagen und Implementierung (eBook, PDF) (ISBN: 9783960103783) O'Reilly, in Deutsch, auch als eBook.Nur diese Ausgabe anzeigen…
72%: Weidman, Seth: Deep Learning - Grundlagen und Implementierung: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren (ISBN: 9783960091363) 2020, Erstausgabe, in Deutsch, Taschenbuch.Nur diese Ausgabe anzeigen…
Deep Learning – Grundlagen und Implementierung: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren (Animals)
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Deep Learning - Grundlagen und Implementierung: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren (Paperback) (2020)
~DE PB NWISBN: 9783960091363 bzw. 3960091362, vermutlich in Deutsch, Dpunkt.Verlag GmbH, Germany, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, The Book Depository EURO [60485773], London, United Kingdom.
Language: German. Brand new Book. Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine LearningImplementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorchZahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete UmsetzungDieses 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.
Language: German. Brand new Book. Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine LearningImplementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorchZahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete UmsetzungDieses 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.
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Deep Learning Grundlagen und Implementierung - Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren
DE NW EB DLISBN: 9783960103783 bzw. 3960103786, in Deutsch, O'reilly, neu, E-Book, elektronischer Download.
Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Deep Learning Grundlagen und Implementierung: 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. Ebook.
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Deep Learning Grundlagen und Implementierung - Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren
DE NW EB DLISBN: 9783960103783 bzw. 3960103786, in Deutsch, O'reilly, neu, E-Book, elektronischer Download.
Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Deep Learning Grundlagen und Implementierung: 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. Ebook.
Deep Learning Grundlagen und Implementierung: 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. Ebook.
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Deep Learning - Grundlagen und Implementierung - eBook
DE NWISBN: 9783960103783 bzw. 3960103786, in Deutsch, O'Reilly, neu.
Lieferung aus: Deutschland, zzgl. Versandkosten, in stock, sofort als Download lieferbar.
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Deep Learning - Grundlagen und Implementierung. 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 UmsetzungDieses 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 mehrs...
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Einführung in Deep Learning
DE PB NWISBN: 9783960091363 bzw. 3960091362, in Deutsch, Dpunkt.Verlag GmbH, Taschenbuch, neu.
Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren, - 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.
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Deep Learning - Grundlagen und Implementierung (eBook, PDF)
~DE NWISBN: 9783960103783 bzw. 3960103786, vermutlich in Deutsch, O'Reilly, neu.
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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.
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.
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Deep Learning - Grundlagen und Implementierung Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren Taschenbuch Deutsch 2020 (2020)
DE PB NWISBN: 9783960091363 bzw. 3960091362, in Deutsch, 252 Seiten, O'Reilly, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Versandkosten nach: Deutschland, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, preigu, [5789586].
Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärtDeep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine LearningImplementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorchZahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete UmsetzungDieses 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. 2020, Taschenbuch, Neuware, 482g, 252, Sofortüberweisung, PayPal, Banküberweisung.
Von Händler/Antiquariat, preigu, [5789586].
Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärtDeep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine LearningImplementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorchZahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete UmsetzungDieses 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. 2020, Taschenbuch, Neuware, 482g, 252, Sofortüberweisung, PayPal, Banküberweisung.
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Deep Learning - Grundlagen und
~DE PB NWISBN: 9783960091363 bzw. 3960091362, vermutlich in Deutsch, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Next Day, Versandkostenfrei.
Erscheinungsdatum: 06/2020, Medium: Taschenbuch, Einband: Kartoniert / Broschiert, Titel: Deep Learning - Grundlagen und Implementierung, Titelzusatz: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren, Autor: Weidman, Seth, Übersetzung: Lang, Jørgen W., Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH // O'Reilly, Sprache: Deutsch, Originalsprache: Englisch, Schlagworte: Data Mining // EDV // Programmiersprachen // Programmier // und Skriptsprachen // allgemein, Rubrik: Programmiersprachen, Seiten: 252, Gewicht: 482 gr, Verkäufer: averdo.
Erscheinungsdatum: 06/2020, Medium: Taschenbuch, Einband: Kartoniert / Broschiert, Titel: Deep Learning - Grundlagen und Implementierung, Titelzusatz: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren, Autor: Weidman, Seth, Übersetzung: Lang, Jørgen W., Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH // O'Reilly, Sprache: Deutsch, Originalsprache: Englisch, Schlagworte: Data Mining // EDV // Programmiersprachen // Programmier // und Skriptsprachen // allgemein, Rubrik: Programmiersprachen, Seiten: 252, Gewicht: 482 gr, Verkäufer: averdo.
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Deep Learning – Grundlagen und Implementierung: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren (Animals) (2020)
DE NW FE EB DLISBN: 9783960103806 bzw. 3960103808, in Deutsch, 252 Seiten, O'Reilly, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
Lieferung aus: Deutschland, E-Book zum Download, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, Amazon Media EU S.à r.l.
Übersetzer: Lang, Jørgen W. O'Reilly, Kindle Ausgabe, Ausgabe: 1, Publiziert: 2020-05-23T00:00:00.000Z, Produktgruppe: Digital Ebook Purchas, Verkaufsrang: 284888, Format: Kindle eBook.
Von Händler/Antiquariat, Amazon Media EU S.à r.l.
Übersetzer: Lang, Jørgen W. O'Reilly, Kindle Ausgabe, Ausgabe: 1, Publiziert: 2020-05-23T00:00:00.000Z, Produktgruppe: Digital Ebook Purchas, Verkaufsrang: 284888, Format: Kindle eBook.
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Deep Learning – Grundlagen und Implementierung: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren (Animals) (2020)
DE PB NW FEISBN: 9783960091363 bzw. 3960091362, in Deutsch, 252 Seiten, O'Reilly, Taschenbuch, neu, Erstausgabe.
Neu ab: 32,90 € (19 Angebote)
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Lieferung aus: Deutschland, Auf Lager. Lieferung von Amazon, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Übersetzer: Lang, Jørgen W. O'Reilly, Taschenbuch, Ausgabe: 1, Publiziert: 2020-06-02T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Verkaufsrang: 32.
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Übersetzer: Lang, Jørgen W. O'Reilly, Taschenbuch, Ausgabe: 1, Publiziert: 2020-06-02T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Verkaufsrang: 32.
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