Deep learning v jazyku Python
Knihovny Keras, TensorFlow
23,1 € 19,63 € -15 %Za tri týždne alebo dlhšie
i Dodanie tejto knihy môže trvať 3-6 týždňov, vo výnimočných prípadoch niekoľko mesiacov alebo nemusí byť dodaná vôbec. Preto ho neodporúčame objednávať v jednej objednávke s iným tovarom, aby sa zbytočne nepredlžoval čas dodania celej objednávky.
Posledná aktualizácia skladu 12. 10. 2024 16:18
i: 30347 n: 24731001r: 10280 17,67 € 15,02 € -15 %Na stiahnutie ihneď
i: 36201 n: 27127504r: 10280 Zakúpením knihy získavate nárok na darček = knihy zadarmo
Strojové učení zaznamenalo v posledních letech pozoruhodný pokrok od téměř nepoužitelného rozpoznávání řeči a obrazu k nadlidské přesnosti. Od programů, které nedokázaly porazit jen trochu zkušenějšího hráče go, jsme dospěli k přemožiteli mistra světa.
Za pokrokem ve vývoji učících se programů stojí tzv. hluboké učení (deep learning) – kombinace technických vylepšení, osvědčených postupů a teorií, které umožnily vyvinout množství dříve nerealizovatelných inteligentních aplikací. S jejich pomocí pak můžeme například analyzovat text či mluvené slovo, překládat z jazyka do jazyka, rozpoznávat osoby na sociálních sítích nebo používat samořídící automobily.
Tato kniha naučí čtenáře navrhovat hluboce se učící systémy v jazyku Python, který je v současnosti nejpoužívanějším programovacím jazykem pro vývoj těchto systémů, a knihovny Keras a TensorFlow používané většinou vítězů soutěží systémů pro hluboké učení. Po prostudování knihy získáte znalosti a praktické dovednosti, díky nimž budete moci aplikovat hluboké učení ve svých vlastních projektech.
Čtenáři této publikace potřebují jen středně pokročilé dovednosti tohoto jazyka a nemusí mít předchozí zkušenosti se strojovým učením ani s knihovnami Keras nebo TensorFlow.
Autorem knihy je François Chollet, výzkumník Google na poli umělé inteligence a tvůrce knihovny Keras.
Súbory na stiahnutie
Tlačená kniha
Vhodné pre vek:
Dátum vydania: 16. 05. 2019
Katalógové číslo: 75031
ISBN: 978-80-247-3100-1
Formát/strán: 167×240, 328 strán
Značka: Grada
E-kniha
Formát: PDF
Veľkosť: 8.44MB
Druh ochrany: Sociálna ochrana
Značka: Grada