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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning 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 €*
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PyTorch für Deep Learning, Fachbücher von Ian Pointer
Der praktische Einstieg in PyTorch Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln. Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen. Aus dem Inhalt: Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.
34,90 €*
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Ähnliche Suchbegriffe für PyTorch-für-Deep-Learning
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Produkte zum Begriff PyTorch-für-Deep-Learning:
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Deep Learning with PyTorch, Second Edition, Gebundene Ausgabe von Howard Huang, Pearson Academic, 978-1-63343-885-9Deep Learning With Pytorch, Second Edition, Gebundene Ausgabe Von Howard Huang, Pearson Academic, 978-1-63343-885-9, Seitenanzahl: 54457,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch, Fachbücher von Aurélien GéronDas Buch "Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch" von Aurélien Géron bietet eine umfassende Einführung in die Welt des Machine Learning. Es richtet sich an alle, die ihre Programmierkenntnisse erweitern und praktische Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickeln möchten. Der Autor nutzt das führende Framework PyTorch, um die Grundlagen des Machine Learning verständlich zu erklären. Die Leser lernen nicht nur die grundlegenden Techniken wie Datenexploration, Regression und Clustering, sondern auch fortgeschrittene Konzepte wie Transformer, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning. Jedes Kapitel enthält zahlreiche Übungen und Lösungen, die es den Lesern ermöglichen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen. Mit einem klaren Fokus auf praktische Beispiele und einem Minimum an Theorie ist dieses Buch ideal für alle, die in die spannende Welt des Machine Learning einsteigen möchten.59,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
PHS-memory RAM passend für Synology Deep Learning NVR DVA3221 (Synology Deep Learning NVR DVA3221, 1 x 16GB), RAM Modellspezifisch
Dieser 16GB Arbeitsspeicher ist für den Synology Deep Learning NVR DVA3221 100% kompatibel. Der Network-Videorecorder NVR DVA3221 wird mit 2x4GB non-ECC Arbeitsspeicher ausgeliefert. Eine Aufrüstung ist auch mit ECC Arbeitsspeichern möglich. In diesem Fall muss das ab Werk eingebaute Speichermodul entfernt werden. ECC und non-ECC Arbeitsspeicher dürfen nicht gemischt werden.
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PHS-memory RAM passend für Synology Deep Learning NVR DVA1622 (Synology Deep Learning NVR DVA1622, 1 x 16GB), RAM Modellspezifisch
Der RAM von PHS-memory ist speziell für den Synology Deep Learning NVR DVA1622 konzipiert und bietet eine zuverlässige und leistungsstarke Erweiterung des Arbeitsspeichers. Mit einer Speicherkapazität von 16 GB ermöglicht dieser DDR4-RAM eine verbesserte Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz, was besonders wichtig für Anwendungen im Bereich Deep Learning und Videoüberwachung ist. Die SO-DIMM Bauform sorgt für eine einfache Installation in kompatiblen Systemen. Mit einer Taktfrequenz von 2400 MHz und einer Spannung von 1,2 Volt ist dieser Arbeitsspeicher optimal auf die Anforderungen des NVR DVA1622 abgestimmt. Die hohe Kompatibilität gewährleistet eine nahtlose Integration in bestehende Systeme, wodurch die Leistung und Reaktionsfähigkeit des Geräts erheblich gesteigert werden. - Speicherkapazität von 16 GB für verbesserte Leistung - Taktfrequenz von 2400 MHz für schnelle Datenverarbeitung - SO-DIMM Formfaktor für einfache Installation - Optimiert für den Einsatz im Synology Deep Learning NVR DVA1622.
162,63 €*
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Produkte zum Begriff PyTorch-für-Deep-Learning:
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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
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PyTorch für Deep Learning, Fachbücher von Ian PointerDer praktische Einstieg in PyTorch Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln. Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen. Aus dem Inhalt: Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning with PyTorch, Second Edition, Gebundene Ausgabe von Howard Huang, Pearson Academic, 978-1-63343-885-9Deep Learning With Pytorch, Second Edition, Gebundene Ausgabe Von Howard Huang, Pearson Academic, 978-1-63343-885-9, Seitenanzahl: 54457,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch, Fachbücher von Aurélien GéronDas Buch "Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch" von Aurélien Géron bietet eine umfassende Einführung in die Welt des Machine Learning. Es richtet sich an alle, die ihre Programmierkenntnisse erweitern und praktische Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickeln möchten. Der Autor nutzt das führende Framework PyTorch, um die Grundlagen des Machine Learning verständlich zu erklären. Die Leser lernen nicht nur die grundlegenden Techniken wie Datenexploration, Regression und Clustering, sondern auch fortgeschrittene Konzepte wie Transformer, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning. Jedes Kapitel enthält zahlreiche Übungen und Lösungen, die es den Lesern ermöglichen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen. Mit einem klaren Fokus auf praktische Beispiele und einem Minimum an Theorie ist dieses Buch ideal für alle, die in die spannende Welt des Machine Learning einsteigen möchten.59,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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PHS-memory RAM passend für Synology Deep Learning NVR DVA3221 (Synology Deep Learning NVR DVA3221, 1 x 16GB), RAM ModellspezifischDieser 16GB Arbeitsspeicher ist für den Synology Deep Learning NVR DVA3221 100% kompatibel. Der Network-Videorecorder NVR DVA3221 wird mit 2x4GB non-ECC Arbeitsspeicher ausgeliefert. Eine Aufrüstung ist auch mit ECC Arbeitsspeichern möglich. In diesem Fall muss das ab Werk eingebaute Speichermodul entfernt werden. ECC und non-ECC Arbeitsspeicher dürfen nicht gemischt werden.353,29 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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PHS-memory RAM passend für Synology Deep Learning NVR DVA1622 (Synology Deep Learning NVR DVA1622, 1 x 16GB), RAM ModellspezifischDer RAM von PHS-memory ist speziell für den Synology Deep Learning NVR DVA1622 konzipiert und bietet eine zuverlässige und leistungsstarke Erweiterung des Arbeitsspeichers. Mit einer Speicherkapazität von 16 GB ermöglicht dieser DDR4-RAM eine verbesserte Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz, was besonders wichtig für Anwendungen im Bereich Deep Learning und Videoüberwachung ist. Die SO-DIMM Bauform sorgt für eine einfache Installation in kompatiblen Systemen. Mit einer Taktfrequenz von 2400 MHz und einer Spannung von 1,2 Volt ist dieser Arbeitsspeicher optimal auf die Anforderungen des NVR DVA1622 abgestimmt. Die hohe Kompatibilität gewährleistet eine nahtlose Integration in bestehende Systeme, wodurch die Leistung und Reaktionsfähigkeit des Geräts erheblich gesteigert werden. - Speicherkapazität von 16 GB für verbesserte Leistung - Taktfrequenz von 2400 MHz für schnelle Datenverarbeitung - SO-DIMM Formfaktor für einfache Installation - Optimiert für den Einsatz im Synology Deep Learning NVR DVA1622.162,63 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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