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Produkt zum Begriff Deep Learning:
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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
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Bishop, Christopher M.: Deep Learning
Deep Learning , This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. Covering key concepts relating to contemporary architectures and techniques, this essential book equips readers with a robust foundation for potential future specialization. The field of deep learning is undergoing rapid evolution, and therefore this book focusses on ideas that are likely to endure the test of time. The book is organized into numerous bite-sized chapters, each exploring a distinct topic, and the narrative follows a linear progression, with each chapter building upon content from its predecessors. This structure is well-suited to teaching a two-semester undergraduate or postgraduate machine learning course, while remaining equally relevant to those engaged in active research or in self-study. A full understanding of machine learning requires some mathematical background and so the book includes a self-contained introduction to probability theory. However, the focus of the book is on conveying a clear understanding of ideas, with emphasis on the real-world practical value of techniques rather than on abstract theory. Complex concepts are therefore presented from multiple complementary perspectives including textual descriptions, diagrams, mathematical formulae, and pseudo-code. Chris Bishop is a Technical Fellow at Microsoft and is the Director of Microsoft Research AI4Science. He is a Fellow of Darwin College Cambridge, a Fellow of the Royal Academy of Engineering, and a Fellow of the Royal Society. Hugh Bishop is an Applied Scientist at Wayve, a deep learning autonomous driving company in London, where he designs and trains deep neural networks. He completed his MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence at Cambridge University. ¿Chris Bishop wrote a terrific textbook on neural networks in 1995 and has a deep knowledge of the field and its core ideas. His many years of experience in explaining neural networks have made him extremely skillful at presenting complicated ideas in the simplest possible way and it is a delight to see these skills applied to the revolutionary new developments in the field.¿ -- Geoffrey Hinton "With the recent explosion of deep learning and AI as a research topic, and the quickly growing importance of AI applications, a modern textbook on the topic was badly needed. The "New Bishop" masterfully fills the gap, covering algorithms for supervised and unsupervised learning, modern deep learning architecture families, as well as how to apply all of this to various application areas." ¿ Yann LeCun ¿This excellent and very educational book will bring the reader up to date with the main concepts and advances in deep learning with a solid anchoring in probability. These concepts are powering current industrial AI systems and are likely to form the basis of further advances towards artificial general intelligence.¿ -- Yoshua Bengio , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Kneusel, Ronald T.: Practical Deep Learning
Practical Deep Learning , This book is for people with no experience with machine learning and who are looking for an intuition-based, hands-on introduction to deep learning using Python. Deep Learning for Complete Beginners: A Python-Based Introduction is for complete beginners in machine learning. It introduces fundamental concepts such as classes and labels, building a dataset, and what a model is and does before presenting classic machine learning models, neural networks, and modern convolutional neural networks. Experiments in Python--working with leading open-source toolkits and standard datasets--give you hands-on experience with each model and help you build intuition about how to transfer the examples in the book to your own projects. You'll start with an introduction to the Python language and the NumPy extension that is ubiquitous in machine learning. Prominent toolkits, like sklearn and Keras/TensorFlow are used as the backbone to enable you to focus on the elements of machine learning without the burden of writing implementations from scratch. An entire chapter on evaluating the performance of models gives you the knowledge necessary to understand claims on performance and to know which models are working well and which are not. The book culminates by presenting convolutional neural networks as an introduction to modern deep learning. Understanding how these networks work and how they are affected by parameter choices leaves you with the core knowledge necessary to dive into the larger, ever-changing world of deep learning. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20210223, Produktform: Kartoniert, Themenüberschrift: COMPUTERS / Neural Networks, Keyword: programming gifts;gifts for geeks;geek gifts;gifts for nerds;tech gifts;machine learning books;NumPy;open source;Tensorflow;Keras;neural networks;machine learning for beginners;machine learning;deep learning;computers;technology;computer;code;coding;algorithm;computer programming;python;python programming;algorithms;python for data analysis;python machine learning;tech;computer books;programmer gifts;computer programmer gifts;programming;reference;statistics;engineering;guide;computer science, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Programmiersprachen~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Maschinelles Lernen, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Neuronale Netze und Fuzzysysteme, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXX, Seitenanzahl: 426, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Random House LLC US, Verlag: Random House LLC US, Länge: 234, Breite: 182, Höhe: 32, Gewicht: 882, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2412602
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VEVOR Heizstrahler Infrarot 3000 W Wärmestrahler Fernbedienung Timer IP65
VEVOR Heizstrahler Infrarot 3000 W Wärmestrahler Fernbedienung Timer IP65 Leise und geruchlos Mehrfachschutz Geräuschlose Einschlafhilfe Einfache Installation Breite Kompatibilität Vielseitige Optionen Gang: 9. Gang,Nettogewicht (einschließlich sämtlichem Zubehör): 5,51 lbs / 2,5 kg,Gesamtabmessungen (L x B x H): 40,16 x 3,94 x 2,36 Zoll / 1020 x 100 x 60 mm,Stromversorgung: AC 220-240 V 50 Hz,Heizrohrtyp: Kohlenstofflöten,Artikelmodellnummer: T17-GR30B,Leistung: 3000 W (+5 %, -10 %),Schutzart: IP65
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?
Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.
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Wie funktioniert die Gesichtserkennung mit Deep Learning?
Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Das Modell wird mit einer großen Menge an Bildern von Gesichtern trainiert, um Muster und Merkmale zu erkennen. Anschließend kann das Modell verwendet werden, um Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dabei werden verschiedene Schichten des neuronalen Netzwerks genutzt, um die Merkmale des Gesichts zu extrahieren und zu analysieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Deep Learning:
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VEVOR Heizstrahler Infrarot 2000W Wärmestrahler Fernbedienung 3 Gänge Timer
VEVOR Heizstrahler Infrarot 2000W Wärmestrahler Fernbedienung 3 Gänge Timer Leise und geruchlos Mehrfachschutz Geräuschlose Einschlafhilfe Einfache Installation Breite Kompatibilität Vielseitige Optionen Gang: 3. Gang,Nettogewicht (einschließlich sämtlichem Zubehör): 7,94 lbs / 3,6 kg,Gesamtabmessungen (L x B x H): 7,87 x 5,91 x 39,37 Zoll / 200 x 150 x 1000 mm,Stromversorgung: AC 220-240 V 50 Hz,Heizrohrtyp: Kohlenstofflöten,Artikelmodellnummer: T16-GR20D,Leistung: 2000 W (+5 %, -10 %),Schutzart: IP34
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Stand Heizstrahler | Edelstahl | 2400W | 3 Heizstufen | Infrarot Wärmestrahler, Infrarotstrahler
Wir dürfen Ihnen vorstellen: Unsere Standheizstrahler der Modellreihe Roberto Mit seinem massiven Edelstahlgehäuse und dem digitalen Bedienungsfeld ist der Roberto Standheizstrahler minimalistisch und modern zugleich – überzeugt aber in seinem Inneren mit einer beeindruckend starken Wärmeleistung . Drei am Gerät oder per Fernbedienung wählbare Heizstufen (800W, 1600W, 2400W) liefern stets das passende Maß an Wärme – ganz ohne Vorheizzeit , störende Geräusche oder gar unangenehme Gerüche. Den Standheizstrahler können Sie zudem einfach am gewünschten Ort platzieren. Schaffen auch Sie eine wohlige Atmosphäre für Ihre Gäste! Erzeugt wird die elektrische Strahlungswärme durch eine hochwertige Infrarotröhre mit langlebigem Kohlefaser-Draht . Mit einer durchschnittlichen Lebensdauer von bis zu 10.000 Leuchtstunden heizt er um ein Vielfaches günstiger als herkömmliche Gas-Heizstrahler mit vergleichbarer Wärmeleistung. Zusätzlich Strom sparen lässt sich mit dem programmierbaren 9‐Stunden‐Timer , um das Gerät nach einer in 1‐Stunden‐Schritten einstellbaren Betriebszeit vollautomatisch abzuschalten. Kippschutzschalter Wenn der Heizstrahler umkippt, schaltet der Kippschalter das Gerät automatisch aus, um eine Gefahr für die Personen in der Umgebung des Heizstrahlers zu vermeiden . Dies ist wichtig, um die Sicherheit der Benutzer und des Gerätes zu gewährleisten . Energiesparend Die Infrarot-Heizstrahler erhitzen nicht die Luft, sondern erwärmen mit dem abgestrahlten Infrarotlicht direkt den menschlichen Körper & Umgebung. Zudem hat er eine hohe und präzise Zielgenauigkeit bei der Wärmeabgabe. Im Handumdrehen wird eine angenehme Rundum-Wärme erzeugt! Regulierbar Die Wärmeintensität , der Winkel , sowie die Gebrauchszeit sind je nach Wunsch regulierbar . Zudem kann die Höhe des Teleskopstatives nach Bedarf angepasst werden. Einfache Bedienung Einfach vom Platz aus steuerbar durch die mitgelieferte Fernbedienung . Bei Wunsch manuell steuerbar am LED-Display . Top-Produktvorteile: Wärmeeinstellungen regulierbar Hocheffizienter Aluminium-Reflektor für perfekte Wärmeabstrahlung Einfache Montage an das Teleskopstativ Steuerbar durch die mitgelieferte Fernbedienung 9-Stunden-Timer einstellbar Dreh - und Schwenkbar Modernes Säulendesign mit stabilen Standfuß Im Gerät integrierter Kippschutz-Schalter Energieeffizient Ausführung: 3 Heizstufen: 800W, 1600W, 2400W Max. Heizleistung: 2400 Watt Betriebsanzeige: LED Betriebsanzeige für die Leistung Heizelemente: aus Kohlenfaser (Carbon-Heizer) Netzkabel: 1,8 Meter Netzkabel Teleskopstativ: Farbe: Schwarz Material: Pulverbeschichtetes Metall Größe: ca. 1,35-1,70 m Gewicht: ca. 15 kg Fernbedienung: Steuerbar durch die mitgelieferte Fernbedienung 9-Stunden-Timer einstellbar Drei Leistungsstufen Manuell steuerbar am LED-Display Gehäuse: IP65 genehmigt (Staub kann nicht eindringen, geschützt gegen Strahlwasser aus beliebiger Richtung) Formschöne Lösung für architektonisch windgeschützte Außenbereiche (Terrasse, Veranda etc.) Gehäuse aus extrudiertem Aluminium und eloxiert Aluminiumbeschichtung (Rostschutzvorsorge) in der Farbe Edelstahl Qualitativ hochwertiger Aluminiumreflektor Lieferumfang: Heizstrahler Fernbedienung 1,8 m langes Stromkabel Teleskopstativ Hinweise: Ein im Gerät integrierte Kippschutz-Schalter schütz vor unerwünschten Gefahren. Daher bitte bei der Montage die Bedienungsarmatur senkrecht anbringen. Richtlinien: Hergestellt nach dem Produktsicherheitsgesetz (ProdSG) Nach Sicherheitsrichtlinien produziert Artikel trägt richtlinienkonform CE-Kennzeichnung Sie kaufen ein Produkt der Marke GGM Möbel . GGM Möbel International GmbH ist ein weltweit renommierter Produzent und Großhändler verschiedener Ausstattung für Ihren Betrieb, mit dem Grundsatz „gute Qualität zum Tiefstpreis“ und ist ein eingetragenes Warenzeichen beim deutschen Patent- und Markenamt.
Preis: 145.17 € | Versand*: 0.00 € -
Stand Heizstrahler | Schwarz | 2000W | 3 Heizstufen | Infrarot Wärmestrahler, Infrarotstrahler
Wir dürfen Ihnen vorstellen: Unsere Standheizstrahler der Modellreihe Xavier Die Xavier Infrarot-Quarzstrahler erwärmen innerhalb kürzester Zeit, da sie schnell und effektiv arbeiten. Die Installation ist einfach, da lediglich ein Stromanschluss notwendig ist. Der Heizleiter erwärmt die Quarzglasröhren und das Glas wird in Schwingungen versetzt. In Abhängigkeit von der Temperatur entsteht ein hell-oranges oder dunkelrotes Licht, welches eine harmonische Atmosphäre schafft. Zudem versorgt Sie der Heizstrahler mit einer maximalen Heizleistung von 2000 Watt . Der schwenkbare und dimmbare elektrobetriebene Standheizer stellt drei unterschiedliche Heizstufen zur Verfügung, sodass Sie eine gleichmäßige und wohltemperierte Wärmeverteilung erzeugen können. Sie können den Heizer ganz bequem über die mitgelieferte Fernbedienung steuern und die wohlige Wärme zu jeder Jahreszeit genießen. Effiziente Wärmeverteilung Die Infrarot Heizstrahler erhitzen nicht die Luft, sondern erwärmen mit dem abgestrahlten Infrarotlicht direkt den menschlichen Körper & Umgebung. Zudem hat er eine hohe und präzise Zielgenauigkeit bei der Wärmeabgabe. Im Handumdrehen wird eine angenehme Rundum-Wärme erzeugt! Regulierbar Die Wärmeintensität , sowie der Winkel sind je nach Wunsch regulierbar . Einfache Bedienung Einfach vom Platz aus steuerbar durch die mitgelieferte Fernbedienung . Bei Wunsch manuell steuerbar am LED-Display . Top-Produktvorteile: Wärmeeinstellungen regulierbar Hocheffizienter Aluminium-Reflektor für perfekte Wärmeabstrahlung Einfache Montage an der Decke mit beiliegenden Schrauben und Dübeln Steuerbar durch die mitgelieferte Fernbedienung Im Gerät integrierter Kippschutz-Schalter Hochtemperaturbeständiges und lackiertes Frontgitter Ausführung: 3 Heizstufen: 600W, 1200W, 2000W Max. Heizleistung: 2000W Betriebsanzeige: LED Betriebsanzeige für die Leistung Heizelemente: 3 Quarzheizelemente Netzkabel: 1,8 Meter Netzkabel Teleskopstativ: Farbe: Schwarz Material: Pulverbeschichtetes Metall Größe: ca. 1,35-1,70 m Gewicht: ca. 15 kg Fernbedienung: Steuerbar durch die mitgelieferte Fernbedienung Drei Leistungsstufen Manuell steuerbar am LED-Display Gehäuse: IP24 genehmigt (Staub kann nicht eindringen, geschützt gegen Strahlwasser aus beliebiger Richtung) Formschöne Lösung für architektonisch windgeschützte Außenbereiche (Terrasse, Veranda etc.) Gehäuse aus extrudiertem Aluminium und eloxiert Aluminiumbeschichtung (Rostschutzvorsorge) in der Farbe Edelstahl Qualitativ hochwertiger Aluminiumreflektor Lieferumfang: Heizstrahler Fernbedienung 1,8 m langes Stromkabel Wandhalterung Richtlinien: Hergestellt nach dem Produktsicherheitsgesetz (ProdSG) Nach Sicherheitsrichtlinien produziert Artikel trägt richtlinienkonform CE-Kennzeichnung Sie kaufen ein Produkt der Marke GGM Möbel . GGM Möbel International GmbH ist ein weltweit renommierter Produzent und Großhändler verschiedener Ausstattung für Ihren Betrieb, mit dem Grundsatz „gute Qualität zum Tiefstpreis“ und ist ein eingetragenes Warenzeichen beim deutschen Patent- und Markenamt.
Preis: 88.05 € | Versand*: 0.00 € -
Prince, Simon J. D.: Understanding Deep Learning
Understanding Deep Learning , "This book covers modern deep learning and tackles supervised learning, model architecture, unsupervised learning, and deep reinforcement learning"-- , >
Preis: 86.10 € | Versand*: 0 €
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Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?
Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.
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Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Deep Learning in der heutigen Technologiebranche? In welchen Bereichen wird Deep Learning am häufigsten eingesetzt?
Deep Learning wird in der Technologiebranche für Bild- und Spracherkennung, automatisierte Übersetzungen, personalisierte Empfehlungen und autonomes Fahren eingesetzt. Am häufigsten wird Deep Learning in den Bereichen der Medizin, Finanzen, Marketing und Automobilindustrie eingesetzt.
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Was sind die Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie? Inwiefern hat Deep Learning die Entwicklungsprozesse in verschiedenen Branchen verändert?
Deep Learning wird in der Bilderkennung, Spracherkennung, autonomen Fahrzeugen und medizinischen Diagnosen eingesetzt. Es hat die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel verbessert. Deep Learning hat die Entwicklung von personalisierten Produkten und Dienstleistungen vorangetrieben und ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
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Was sind einige Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie? Wie beeinflusst Deep Learning unsere täglichen Interaktionen mit Computern und Maschinen?
Einige Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie sind Gesichtserkennung, Spracherkennung, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungssysteme. Deep Learning beeinflusst unsere täglichen Interaktionen mit Computern und Maschinen, indem es die Benutzererfahrung verbessert, die Effizienz steigert und personalisierte Dienste bereitstellt. Durch Deep Learning werden Computer und Maschinen intelligenter und können komplexe Aufgaben schneller und genauer ausführen.
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