Гласснер Эндрю
Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

  • ЦЕНЫ:
Похожии по тематике на книгу Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы
  • VHDL. Справочное пособие по основам языка
  • Урма Рауль-Габриэль, Фуско Марио, Майкрофт Алан. Современный язык Java. Лямбда-выражения, потоки и функциональное программирование
  • Черников Борис Васильевич. Управление качеством программного обеспечения. Учебник
  • Немцова Тамара Игоревна, Голова Светлана Юрьевна, Абрамова Ирина Владимировна. Программирование на языке высокого уровня. Программирование на языке Object Pascal. Учебное пособие
  • Хливненко Любовь Владимировна, Пятакович Феликс Андреевич. Практика нейросетевого моделирования. Учебное пособие
  • Ржевский Сергей Владимирович. Математическое программирование. Учебное пособие
  • Саймон Дэн. Алгоритмы эволюционной оптимизации
  • Маккини Уэс. Python и анализ данных
  • Шумский Сергей Александрович. Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Усов Василий. Swift. Основы разработки приложений под iOS, iPadOS и macOS
  • Кериевски Джошуа. Рефакторинг с использованием шаблонов
  • Рао Сиддхартха. C++ за 21 день
  • Зубкова Татьяна Михайловна. Технология разработки программного обеспечения. Учебное пособие
  • Диков Андрей Валентинович. Клиентские технологии веб-дизайна. HTML5 и CSS3. Учебное пособие
  • Чейрд Инт Вейн. Swift подробно
  • Миллан Иан, Сейерс Эйдан Хобсон. Docker на практике
  • Васильев Алексей. Java для всех
  • Пономарев Станислав Наумович. Angular на примерах. Создаем web-приложения с нуля
  • Гантерот Курт. Оптимизация программ на C++. Проверенные методы повышения производительности
  • Эванс Бенджамин, Флэнаган Дэвид. Java. Справочник разработчика
  • Пикус Федор Г.. Идиомы и паттерны проектирования в современном С++
Другие книги автора Гласснер Эндрю
  • Гласснер Э.. Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика
    Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика
    Гласснер Э.
    Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас. Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей. Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных.

© 2007-2019 books.iqbuy.ru 18+