Angular and Deep Learning Pocket Primer: Pocket Primer
Autor Oswald Campesatoen Limba Engleză Paperback – 30 noi 2020
- Introduces basic deep learning concepts and Angular 10 applications
- Covers MLPs (MultiLayer Perceptrons) and CNNs (Convolutional Neural Networks), RNNs (Recurrent Neural Networks), LSTMs (Long Short-Term Memory), GRUs (Gated Recurrent Units), autoencoders, and GANs (Generative Adversarial Networks)
- Introduces TensorFlow 2 and Keras
- Includes companion files with source code and 4-color figures.
Din seria Pocket Primer
- 20%
Preț: 226.80 lei - 20%
Preț: 229.25 lei - 20%
Preț: 211.09 lei - 20%
Preț: 203.00 lei - 20%
Preț: 150.04 lei - 20%
Preț: 172.69 lei - 20%
Preț: 204.62 lei - 20%
Preț: 157.05 lei - 20%
Preț: 232.41 lei - 20%
Preț: 280.59 lei - 20%
Preț: 181.17 lei - 20%
Preț: 197.65 lei - 20%
Preț: 220.29 lei - 20%
Preț: 219.26 lei - 20%
Preț: 223.53 lei - 20%
Preț: 181.93 lei - 20%
Preț: 159.74 lei - 20%
Preț: 206.22 lei - 20%
Preț: 164.24 lei - 20%
Preț: 166.24 lei - 20%
Preț: 181.66 lei - 20%
Preț: 208.54 lei - 20%
Preț: 221.41 lei - 20%
Preț: 219.26 lei - 20%
Preț: 120.92 lei - 20%
Preț: 132.88 lei - 20%
Preț: 130.47 lei - 20%
Preț: 127.01 lei - 20%
Preț: 157.16 lei - 20%
Preț: 155.61 lei - 20%
Preț: 156.05 lei - 20%
Preț: 130.18 lei - 20%
Preț: 157.16 lei - 20%
Preț: 145.91 lei - 20%
Preț: 123.55 lei - 20%
Preț: 124.61 lei
Preț: 187.52 lei
Preț vechi: 234.41 lei
-20%
Puncte Express: 281
Carte disponibilă
Livrare economică 17 iunie-01 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 400.00 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9781683924739
ISBN-10: 1683924738
Pagini: 358
Dimensiuni: 152 x 229 x 20 mm
Greutate: 0.52 kg
Ediția:1. Auflage
Editura: Mercury Learning and Information
Colecția Pocket Primer
Seria Pocket Primer
ISBN-10: 1683924738
Pagini: 358
Dimensiuni: 152 x 229 x 20 mm
Greutate: 0.52 kg
Ediția:1. Auflage
Editura: Mercury Learning and Information
Colecția Pocket Primer
Seria Pocket Primer
Notă biografică
Campesato Oswald : Oswald Campesato (San Francisco, CA) is an adjunct instructor at UC-Santa Clara and specializes in Deep Learning, Java, Android, TensorFlow, and NLP. He is the author/co-author of over twenty-five books including TensorFlow 2 Pocket Primer, Python 3 for Machine Learning, and the NLP Using R Pocket Primer (all Mercury Learning and Information).
Cuprins
1: Quick Introduction to Angular
2: UI Controls, User Input, and Pipes
3: Forms and Services
4: Deep Learning Introduction
5: Deep Learning: RNNs and LSTMs
6: Angular and TensorFlow.js
Appendices:
A. Introduction to Keras
B. Introduction to TensorFlow 2
C. TensorFlow 2 Datasets
Index
2: UI Controls, User Input, and Pipes
3: Forms and Services
4: Deep Learning Introduction
5: Deep Learning: RNNs and LSTMs
6: Angular and TensorFlow.js
Appendices:
A. Introduction to Keras
B. Introduction to TensorFlow 2
C. TensorFlow 2 Datasets
Index