Будьте всегда в курсе!
Узнавайте о скидках и акциях первым
Новости
Все новости
30 августа 2024
Полное собрание школьника. Купите со скидками
7 августа 2024
Открытие интернет-магазина Дон Кихот
Статьи
Все статьи
Тарик Рашид: Создаем нейронную сеть
Издательство:
Вильямс,
2023
323 ₪
Нет в наличии
Мы свяжемся с вами в самое ближайшее время и уточним условия заказа.
Цена действительна только для интернет-магазина и может отличаться от цен в розничных магазинах
- Описание
- Характеристики
- Отзывы
- Задать вопрос
- Наличие
-
ОписаниеЭта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.Основные темы книги:нейронные сети и системы искусственного интеллекта;структура нейронных сетей;сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;тренировка и тестирование нейронных сетей;интерактивная среда программирования IPython;использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;распознавание образов с помощью нейронных сетей.Тарик Рашид — специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.СвернутьЭта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.Основные темы книги:нейронные сети и системы искусственного интеллекта;структура нейронных сетей;сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;тренировка и тестирование нейронных сетей;интерактивная среда программирования IPython;использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;распознавание образов с помощью нейронных сетей.Тарик Рашид — специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.СвернутьСвернуть
-
Характеристики
Объем, стр. 272 ISBN 978-5-907515-91-8 Автор Рашид Тарик Язык Русский Год издания книги 2023 Тип обложки Мягкий переплет Иллюстрации Черно-белые Вес, г 435г Размеры 235х165х15 мм - Отзывы
-
Задать вопросВы можете задать любой интересующий вас вопрос по товару или работе магазина.
Наши квалифицированные специалисты обязательно вам помогут. -
НаличиеРозничный магазин (Натания, ул. Шмуэль-а-Нацив 13) тел: 052-274-85-74Нет в наличии






























































































































