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Deep Learning kapieren

ISBN: 9783747500156

von Andrew W. Trask
1. Auflage 2020
ca. 350 Seiten

Erscheint im Dezember 2019

  • Deep Learning ganz einfach erläutert mit anschaulichen Diagrammen und Programmcode in Python
  • Praktische Einführung in Deep-Learning-Algorithmen und das Trainieren Neuronaler Netze
  • Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlich


Der Autor erläutert leicht verständlich und anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulkenntnisse in Mathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python.

Du lernst die grundlegenden Konzepte des Deep Learnings kennen und trainierst mit Python und der Bibliothek NumPy deine eigenen Neuronalen Netze, um Bilder zu erkennen, Sprache zu verarbeiten und Texte zu schreiben wie Shakespeare.

Mit diesem Buch bist du bestens gerüstet, auch komplexe Deep-Learning-Frameworks in Produktivumgebungen einzusetzen.


Über den Autor:

Andrew W. Trask ist Doktorand an der Oxford University und als Research Scientist für DeepMind tätig. Zuvor war er Researcher und Analytics Product Manager bei Digital Reasoning, wo er das größte künstliche Neuronale Netz der Welt trainierte und für die Analytics Roadmap der Synthesys Cognitive Computing Platform verantwortlich war.