Deep Learning : das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze

Titel: Deep Learning das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze
verantwortlich: Goodfellow, Ian (VerfasserIn); Bengio, Yoshua (VerfasserIn); Courville, Aaron (VerfasserIn); Lenz, Guido (ÜbersetzerIn)
Werktitel: Deep Learning
Ausgabe: 1. Auflage
veröffentlicht: Frechen: mitp, 2018
Erscheinungsjahr: 2018
Teil von: mitp Business
Erscheint auch als: Goodfellow, Ian, 1987 - , Deep Learning, 1. Auflage, Frechen : Verlags GmbH & Co. KG, 2018, 1 Online-Ressource (XXII, 883 Seiten)
Erscheint auch als: Goodfellow, Ian, 1987 - , Deep Learning, 1. Auflage, Frechen : mitp, 2018, 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten)
Erscheint auch als: Goodfellow, Ian, 1987 - , Deep Learning, 1. Auflage, Frechen : mitp, 2018, 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten)
Erscheint auch als: Goodfellow, Ian, 1987 - , Deep Learning, 1. Auflage, Frechen : mitp, 2018, 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten)
Erscheint auch als: Goodfellow, Ian, 1987 - , Deep Learning, 1st edition, Frechen : mitp, 2018, 1 Online-Ressource (XXII, 883 Seiten)
Erscheint auch als: Goodfellow, Ian, 1987 - , Deep Learning, 1. Auflage, Frechen : Verlags GmbH & Co. KG, 2018, 1 Online-Ressource
Andere Ausgaben: Deep Learning: das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze
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Medientyp: Buch
Datenquelle: K10plus Verbundkatalog
Tags: Tag hinzufügen

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Zusammenfassung

Mathematische Grundlagen für Machine und Deep Learning. Umfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Performance-Optimierung sowie CNNs, Rekurrente und Rekursive Neuronale Netze. Zukunftsweisende Deep-Learning-Ansätze sowie von Ian Goodfellow neu entwickelte Konzepte wie Generative Adversarial Networks. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und versetzt Computer in die Lage, aus Erfahrungen zu lernen. Dieses Buch behandelt umfassend alle Aspekte, die für den Einsatz und die Anwendung von Deep Learning eine Rolle spielen: In Teil I erläutern die Autoren die mathematischen Grundlagen für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning und Deep Learning. In Teil II werden die aktuellen in der Praxis genutzten Verfahren und Algorithmen behandelt. In Teil III geben die Autoren Einblick in aktuelle Forschungsansätze und zeigen neue zukunftsweisende Verfahren auf. Dieses Buch richtet sich an Studenten und alle, die sich in der Forschung mit Deep Learning beschäftigen sowie an Softwareentwickler und Informatiker, die Deep Learning für eigene Produkte oder Plattformen einsetzen möchten. Dabei werden Grundkenntnisse in Mathematik, Informatik und Programmierung vorausgesetzt.

Umfang

xxii, 883 Seiten; Illustrationen, Diagramme; 24 cm

Sprache

Deutsch, Englisch

Schlagworte