dpunkt Computing Deep Learning Grundlagen Buch PyTorch Python
3.9 (7)
25,90 €12,95 €
Deep Learning – Grundlagen und Implementierung von dpunkt ist ein Fachbuch und Lehrbuch für Data Scientists und Softwareentwickler mit Machine-Learning-Erfahrung. Seth Weidman erklärt neuronale Netze, Convolutional und Recurrent Networks und setzt alle Konzepte mit PyTorch und Codebeispielen in Python praktisch um.
Auf Lager
-
1
+
Erhalte es in 3–5 Werktagen.
20 Personen sehen sich diesen Artikel gerade an.Heute wurden 30 Stück verkauft.Nur noch 8 Stück auf Lager.
dpunkt Deep Learning – Fachbuch für neuronale Netze
Dieses Lehrbuch vermittelt Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich. Gut nachvollziehbare Konzeptmodelle veranschaulichen die mathematische, rechnerische und konzeptionelle Funktionsweise. Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung vom Basis-Modell bis zu fortgeschrittenen Architekturen.
Behandelt werden mehrschichtige Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks, Schritt für Schritt von Grund auf implementiert. Leser mit Erfahrung im Machine Learning gelangen schnell zu Details moderner Architekturen. Der Stoff eignet sich für Data Science und Softwareentwicklung gleichermaßen.
Seth Weidman Buch – PyTorch und Python lernen
Alle Konzepte werden mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch umgesetzt. Data Scientists erhalten das konzeptionelle und praktische Rüstzeug für eigene Projekte. So entsteht fundiertes Wissen, wie neuronale Netze aufgebaut sind und trainiert werden.
Merkmale
Lehrbuch von Seth Weidman zu Deep-Learning-Grundlagen
Neuronale Netze, CNN und RNN von Grund auf implementiert
Praktische Umsetzung mit PyTorch und Python-Codebeispielen
Für Data Scientists und Softwareentwickler mit ML-Erfahrung
Systematische Erklärung von Basics bis zu fortgeschrittenen Architekturen
Autor: Seth Weidman
Reihe: Computing
Thema: Neuronale Netze, CNN, RNN
Titel: Deep Learning – Grundlagen und Implementierung
Verlag: dpunkt Verlag
Framework: PyTorch
Produktart: Lehrbuch Computing
Produkttyp: Fachbuch
Zielgruppe: Data Scientists, Softwareentwickler
Programmiersprache: Python
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse braucht man?
Das Buch richtet sich an Leser mit Erfahrung im Machine Learning, Programmierkenntnisse in Python sind hilfreich.
3.9★★★★★★★★★★(7)
5 ★2
4 ★3
3 ★1
2 ★1
1 ★0
Kundenbewertungen
7
★★★★★★★★★★5.0
s*c
Verifiziert
Super Codebeispiele
Die PyTorch-Beispiele laufen bei mir problemlos durch.
★★★★★★★★★★5.0
c*z
Verifiziert
Verständlich erklärt
Neuronale Netze werden hier echt anschaulich aufgebaut.
★★★★★★★★★★4.0
y***o
Verifiziert
Gut für Umsteiger
Mit etwas ML-Vorwissen kommt man gut mit.
★★★★★★★★★★4.0
n*q
Verifiziert
Praxisnah
Besonders das Kapitel zu CNNs fand ich klar strukturiert.
★★★★★★★★★★4.0
f**r
Verifiziert
Solides Lehrbuch
RNN-Teil musste ich zweimal lesen, aber dann saß es.
