Workshop su TensorFlow: Apprendimento profondo in azione
| AUTHOR | Kumar Tipu, Rupesh |
| PUBLISHER | Edizioni Sapienza (04/13/2024) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
"TensorFlow Workshop: Deep Learning in Action" è una guida completa pensata per accompagnare i lettori in un viaggio esplorativo nel mondo del deep learning utilizzando TensorFlow. Copre i concetti fondamentali delle reti neurali, approfondisce le specifiche dell'implementazione di varie architetture di rete ed esplora argomenti avanzati come le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN), gli autoencoder e le reti generative avversarie (GAN). Ogni capitolo è strutturato in modo da fornire un equilibrio tra teoria, esempi pratici ed esercizi pratici, rendendo le idee complesse accessibili ai lettori a diversi livelli di competenza. Il libro affronta anche le sfide da affrontare durante l'addestramento dei modelli, offre spunti per ottimizzare le prestazioni e discute le tendenze future dell'IA e del deep learning. Concentrandosi sulle applicazioni del mondo reale, questo libro è una risorsa preziosa per chiunque voglia padroneggiare TensorFlow e sbloccare il potenziale delle tecnologie di deep learning.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786207384242
ISBN-10:
6207384245
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Italian
More Product Details
Page Count:
56
Carton Quantity:
126
Product Dimensions:
6.00 x 0.13 x 9.00 inches
Weight:
0.21 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Technology & Engineering | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
"TensorFlow Workshop: Deep Learning in Action" è una guida completa pensata per accompagnare i lettori in un viaggio esplorativo nel mondo del deep learning utilizzando TensorFlow. Copre i concetti fondamentali delle reti neurali, approfondisce le specifiche dell'implementazione di varie architetture di rete ed esplora argomenti avanzati come le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN), gli autoencoder e le reti generative avversarie (GAN). Ogni capitolo è strutturato in modo da fornire un equilibrio tra teoria, esempi pratici ed esercizi pratici, rendendo le idee complesse accessibili ai lettori a diversi livelli di competenza. Il libro affronta anche le sfide da affrontare durante l'addestramento dei modelli, offre spunti per ottimizzare le prestazioni e discute le tendenze future dell'IA e del deep learning. Concentrandosi sulle applicazioni del mondo reale, questo libro è una risorsa preziosa per chiunque voglia padroneggiare TensorFlow e sbloccare il potenziale delle tecnologie di deep learning.
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