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Grokking Deep Learning, (Paperback)
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Grokking Deep Learning teaches you to build deep learning neural networks from scratch!
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Besondere Merkmale
Accessible Learning
Designed for beginners, this book simplifies complex deep learning concepts, making them easy to understand and apply without prior advanced knowledge.
Practical Examples
Includes hands-on projects and real-world applications, allowing readers to practice and solidify their understanding through practical experience.
Comprehensive Resource
Covers a wide range of deep learning topics, ensuring a well-rounded education that prepares readers for various challenges in the field.
Produktdetails
- Summary Grokking Deep Learning teaches you to build deep learning neural networks from scratch! In his engaging style, seasoned deep learning expert Andrew Trask shows you the science under the hood, so you grok for yourself every detail of training neural networks. About the Technology Deep learning, a branch of artificial intelligence, teaches computers to learn by using neural networks, technology inspired by the human brain. Online text translation, self-driving cars, personalized product recommendations, and virtual voice assistants are just a few of the exciting modern advancements possible thanks to deep learning. About the Book Grokking Deep Learning teaches you to build deep learning neural networks from scratch! In his engaging style, seasoned deep learning expert Andrew Trask shows you the science under the hood, so you grok for yourself every detail of training neural networks. Using only Python and its math-supporting library, NumPy, you'll train your own neural networks to see and understand images, translate text into different languages, and even write like Shakespeare! When you're done, you'll be fully prepared to move on to mastering deep learning frameworks. What's insideThe science behind deep learningBuilding and training your own neural networksPrivacy concepts, including federated learningTips for continuing your pursuit of deep learningAbout the Reader For readers with high school-level math and intermediate programming skills. About the Author Andrew Trask is a PhD student at Oxford University and a research scientist at DeepMind. Previously, Andrew was a researcher and analytics product manager at Digital Reasoning, where he trained the world's largest artificial neural network and helped guide the analytics roadmap for the Synthesys cognitive computing platform. Table of Contents Introducing deep learning: why you should learn itFundamental concepts: how do machines learn?Introduction to neural prediction: forward propagationIntroduction to neural learning: gradient descentLearning multiple weights at a time: generalizing gradient descentBuilding your first deep neural network: introduction to backpropagationHow to picture neural networks: in your head and on paperLearning signal and ignoring noise: introduction to regularization and batchingModeling probabilities and nonlinearities: activation functionsNeural learning about edges and corners: intro to convolutional neural networksNeural networks that understand language: king - man + woman == ?Neural networks that write like Shakespeare: recurrent layers for variable-length dataIntroducing automatic optimization: let's build a deep learning frameworkLearning
| Publication date | January, 2019 |
| Author | Andrew Trask |
| Book format | Paperback |
| Genre | Computing & Internet |
| Pages | 336 |
| Age group | Adult |
| Binding type | Perfect Binding |
| Series title | No Series |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Publisher | Manning Publications |
| Educational level | High School |
| Reading level | Professional & Vocational |
| Subgenre | Data Science |
| Original languages | English |
| Edu focus | Technology |
| Digital audio file format | |
| Digital file format | |
| Recording time | 0 min |
| Is collectible | N |
| Bisac subject heading | Computers |
| Edition | 1 |
| Digital reader format | |
| Language | English |
| Pub date | 2019-01-25 |
| Item Weight | 1.5 lbs (680 grams) |
Für wen ist das Produkt geeignet?
-
Beginner Learners
Ideal for those new to deep learning, offering clear explanations and foundational concepts for understanding the subject.
-
Self-Study Enthusiasts
Perfect for individuals who prefer self-paced learning with practical examples and exercises to enhance comprehension.
-
Aspiring Data Scientists
Great for aspiring data scientists seeking to develop skills in deep learning and neural networks for career advancement.
-
Advanced Practitioners
Not suitable for those with extensive experience, as the content may be too basic and not challenging enough.
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Andrew Trask All Books Editorial Review
Grokking Deep Learning (Paperback) is an essential non-fiction resource for professionals and vocational learners in the field of computing and data science. Published by Manning Publications in January 2019, this 336-page book is meticulously designed to enhance understanding of deep learning concepts. With a perfect binding and dimensions of 7.40 x 0.70 x 9.10 inches, it is conveniently portable yet comprehensive. The book is written in English and tailored for those with a high school educational level, making it accessible to a wide audience eager to deepen their technical knowledge.
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Vorteile
- Comprehensive deep learning concepts covered thoroughly
- Perfect binding for durability and ease of use
- Well-suited for professionals in data science
- Designed for various digital formats including PDF
- Portable size for reading on the go
Nachteile
- Limited interactive features for digital readers
Produktpreisverlauf
Wichtige Information
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- Nicht alle auf Ubuy aufgeführten Produkte werden zum Verkauf angeboten, da Ubuy eine globale Suchmaschine ist. Produkte unterliegen Export-/Handelsbestimmungen.
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- Learn to build deep learning neural networks from scratch.
- Discover the science behind how machines learn.
- Train neural networks using Python and NumPy.
- Prepare for mastering advanced deep learning frameworks.
- Includes free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats.
- Written by deep learning expert Andrew Trask, PhD student at Oxford.
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