|
|
|
|
LEADER |
13873cam a2202221 4500 |
001 |
183-1633735990 |
003 |
DE-627 |
005 |
20230529213130.0 |
007 |
tu |
008 |
180216s2018 gw ||||| 00| ||ger c |
015 |
|
|
|a 18,N04
|2 dnb
|
016 |
7 |
|
|a 1150657405
|2 DE-101
|
020 |
|
|
|a 9783958457003
|c Broschur : EUR 80.00 (DE)
|9 978-3-95845-700-3
|
020 |
|
|
|a 3958457002
|9 3-95845-700-2
|
024 |
3 |
|
|a 9783958457003
|
024 |
8 |
|
|a 95845700
|q Bestellnummer
|
035 |
|
|
|a (DE-627)1633735990
|
035 |
|
|
|a (DE-576)49992505X
|
035 |
|
|
|a (DE-599)DNB1150657405
|
035 |
|
|
|a (OCoLC)1026996235
|
035 |
|
|
|a (OCoLC)1026996235
|
035 |
|
|
|a (OCoLC)1030381715
|
035 |
|
|
|a (OCoLC)1066056154
|
040 |
|
|
|a DE-627
|b ger
|c DE-627
|e rda
|
041 |
|
|
|a ger
|h eng
|
044 |
|
|
|c XA-DE-NW
|
082 |
0 |
|
|a 006.31
|q DE-101
|
082 |
0 |
4 |
|a 004
|q DE-101
|
084 |
|
|
|a ST 302
|2 rvk
|0 (DE-625)rvk/143652:
|
084 |
|
|
|a ST 304
|2 rvk
|0 (DE-625)rvk/143653:
|
084 |
|
|
|a ST 300
|2 rvk
|0 (DE-625)rvk/143650:
|
084 |
|
|
|a 54.72
|2 bkl
|
100 |
1 |
|
|a Goodfellow, Ian
|d 1987-
|e VerfasserIn
|0 (DE-588)112365512X
|0 (DE-627)877327394
|0 (DE-576)481865705
|4 aut
|
240 |
1 |
0 |
|a Deep Learning
|
245 |
1 |
0 |
|a Deep Learning
|b das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze
|c Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Guido Lenz
|
250 |
|
|
|a 1. Auflage
|
264 |
|
1 |
|a Frechen
|b mitp
|c 2018
|
300 |
|
|
|a xxii, 883 Seiten
|b Illustrationen, Diagramme
|c 24 cm
|
336 |
|
|
|a Text
|b txt
|2 rdacontent
|
337 |
|
|
|a ohne Hilfsmittel zu benutzen
|b n
|2 rdamedia
|
338 |
|
|
|a Band
|b nc
|2 rdacarrier
|
490 |
0 |
|
|a mitp Business
|
500 |
|
|
|a Literaturverzeichnis: Seite 813-870
|
520 |
|
|
|a 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.
|
689 |
0 |
0 |
|D s
|0 (DE-588)1135597375
|0 (DE-627)890512922
|0 (DE-576)489847412
|a Deep learning
|2 gnd
|
689 |
0 |
|
|5 DE-101
|
689 |
1 |
0 |
|D s
|0 (DE-588)1135597375
|0 (DE-627)890512922
|0 (DE-576)489847412
|a Deep learning
|2 gnd
|
689 |
1 |
|
|5 (DE-627)
|
689 |
2 |
0 |
|D s
|0 (DE-588)1135597375
|0 (DE-627)890512922
|0 (DE-576)489847412
|a Deep learning
|2 gnd
|
689 |
2 |
1 |
|D s
|0 (DE-588)4193754-5
|0 (DE-627)105224782
|0 (DE-576)21008944X
|a Maschinelles Lernen
|2 gnd
|
689 |
2 |
|
|5 (DE-627)
|
700 |
1 |
|
|a Bengio, Yoshua
|e VerfasserIn
|0 (DE-588)1126443166
|0 (DE-627)880916370
|0 (DE-576)174970420
|4 aut
|
700 |
1 |
|
|a Courville, Aaron
|e VerfasserIn
|0 (DE-588)1171761546
|0 (DE-627)1040703402
|0 (DE-576)513847170
|4 aut
|
700 |
1 |
|
|a Lenz, Guido
|e ÜbersetzerIn
|0 (DE-588)1213472288
|0 (DE-627)1724096621
|4 trl
|
776 |
1 |
|
|z 9783958457010
|
776 |
0 |
8 |
|i Erscheint auch als
|n Online-Ausgabe
|a Goodfellow, Ian, 1987 -
|t Deep Learning
|b 1. Auflage
|d Frechen : Verlags GmbH & Co. KG, 2018
|h 1 Online-Ressource (XXII, 883 Seiten)
|w (DE-627)1041785151
|w (DE-576)513833528
|z 9783958457010
|
776 |
0 |
8 |
|i Erscheint auch als
|n Online-Ausgabe
|a Goodfellow, Ian, 1987 -
|t Deep Learning
|b 1. Auflage
|d Frechen : mitp, 2018
|h 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten)
|w (DE-627)1041617607
|z 9783958457010
|
776 |
0 |
8 |
|i Erscheint auch als
|n Online-Ausgabe
|a Goodfellow, Ian, 1987 -
|t Deep Learning
|b 1. Auflage
|d Frechen : mitp, 2018
|h 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten)
|w (DE-627)1800124724
|z 9783958457010
|
776 |
0 |
8 |
|i Erscheint auch als
|n Online-Ausgabe
|a Goodfellow, Ian, 1987 -
|t Deep Learning
|b 1. Auflage
|d Frechen : mitp, 2018
|h 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten)
|w (DE-627)1668499061
|z 9783958457010
|
776 |
0 |
8 |
|i Erscheint auch als
|n Online-Ausgabe
|a Goodfellow, Ian, 1987 -
|t Deep Learning
|b 1st edition
|d Frechen : mitp, 2018
|h 1 Online-Ressource (XXII, 883 Seiten)
|w (DE-627)1696847753
|z 9783958457010
|
776 |
0 |
8 |
|i Erscheint auch als
|n Online-Ausgabe
|a Goodfellow, Ian, 1987 -
|t Deep Learning
|b 1. Auflage
|d Frechen : Verlags GmbH & Co. KG, 2018
|h 1 Online-Ressource
|w (DE-627)169349440X
|z 3958457010
|
856 |
4 |
2 |
|u http://www.gbv.de/dms/weimar/toc/1633735990_toc.pdf
|m DE-601
|q application/pdf
|3 Inhaltsverzeichnis
|
856 |
4 |
2 |
|u https://www.gbv.de/dms/tib-ub-hannover/1011743167.pdf
|m V:DE-601
|m B:DE-89
|q pdf/application
|v 2019-10-12
|y Inhaltsverzeichnis
|3 Inhaltsverzeichnis
|
889 |
|
|
|w (DE-627)1011743167
|
924 |
0 |
|
|a 1825563896
|b DE-84
|9 84
|c GBV
|d c
|g CS D 720 (dt.)
|g 2955-1213
|h LS1
|h MAG
|
924 |
0 |
|
|a 3607538719
|b DE-84
|9 84
|c GBV
|d d
|g L 1220
|h AK
|
924 |
0 |
|
|a 3936269491
|b DE-84
|9 84
|c GBV
|d d
|g ICG 00686
|h AE
|
924 |
0 |
|
|a 1829207881
|b DE-46
|9 46
|c GBV
|d c
|g com 820/21
|h TB BHV
|
924 |
0 |
|
|a 1787635074
|b DE-18
|9 18
|c GBV
|d c
|g DAT-DIV G 2
|h 18/306
|
924 |
0 |
|
|a 1825440050
|b DE-18
|9 18
|c GBV
|d d
|g A GOO 54088
|h 18/228
|
924 |
0 |
|
|a 1840843519
|b DE-18
|9 18
|c GBV
|d d
|g ST 300 G651 84583
|h 18/261
|
924 |
0 |
|
|a 1869335368
|b DE-18
|9 18
|c GBV
|d c
|g A 2019/1584
|h SUB-SB
|
924 |
0 |
|
|a 3542274984
|b DE-18
|9 18
|c GBV
|d d
|g 2 Goo 1320/2
|g H263 A1 Ausleihe
|h 18/263
|
924 |
0 |
|
|a 3542276456
|b DE-18
|9 18
|c GBV
|d d
|g 2 Goo 1320/2
|g H263 A4 Ausleihe
|h 18/263
|
924 |
0 |
|
|a 3542277126
|b DE-18
|9 18
|c GBV
|d d
|g 2 Goo 1320/2
|h 18/263
|
924 |
0 |
|
|a 3497552593
|b DE-830
|9 830
|c GBV
|d c
|g TIO-606
|g 2852-6304
|h TI
|
924 |
0 |
|
|a 3490004698
|b DE-8
|9 8
|c GBV
|d d
|g GOOD R-37578
|h 8/60a
|
924 |
0 |
|
|a 3518336894
|b DE-104
|9 104
|c GBV
|d c
|g ST 300 G651
|g 2019 A 508
|h LS
|
924 |
0 |
|
|a 184078136X
|b DE-104
|9 104
|c GBV
|d d
|g CL 13 : 25 C 110 (4 Ex.); 30 Y 96
|h 104/13
|
924 |
0 |
|
|a 3519271192
|b DE-27
|9 27
|c GBV
|d c
|g INF:IC:0000:Goo::2018
|h J 50
|
924 |
0 |
|
|a 3991249529
|b DE-27
|9 27
|c GBV
|d c
|g INF:IC:0000:Goo::2018
|h J 50
|
924 |
0 |
|
|a 1870343190
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d d
|g INF ST 302 G651+2
|h 52
|
924 |
0 |
|
|a 3417129982
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d c
|g INF ST 302 G651+3
|h 79
|
924 |
0 |
|
|a 3417129990
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d c
|g INF ST 302 G651+4
|h 79
|
924 |
0 |
|
|a 341713000X
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d c
|g INF ST 302 G651+5
|h 79
|
924 |
0 |
|
|a 1825336059
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d c
|g INF ST 302 G651+6
|h 79
|
924 |
0 |
|
|a 1826458387
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d c
|g INF ST 302 G651+7
|h 79
|
924 |
0 |
|
|a 182571620X
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d b
|g INF ST 302 G651
|h HA167
|
924 |
0 |
|
|a 3539147926
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d c
|g INF ST 302 G651+8
|h 79
|
924 |
0 |
|
|a 3539147918
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d c
|g INF ST 302 G651+9
|h 79
|
924 |
0 |
|
|a 3538271429
|b DE-Ilm1
|9 Ilm 1
|c GBV
|d c
|g INF ST 302 G651+10
|h 79
|
924 |
0 |
|
|a 1833238141
|b DE-18-302
|9 18/xxx
|c GBV
|d d
|g Dat 720 164
|h 18/302
|
924 |
0 |
|
|a 1833636104
|b DE-18-302
|9 18/xxx
|c GBV
|d d
|g Dat 720 164 a
|h 18/302
|
924 |
0 |
|
|a 1833636112
|b DE-18-302
|9 18/xxx
|c GBV
|d d
|g Dat 720 164 b
|h 18/302
|
924 |
0 |
|
|a 1833636120
|b DE-18-302
|9 18/xxx
|c GBV
|d d
|g Dat 720 164 c
|h 18/302
|
924 |
0 |
|
|a 1833636139
|b DE-18-302
|9 18/xxx
|c GBV
|d d
|g Dat 720 164 d
|h 18/302
|
924 |
0 |
|
|a 379865204X
|b DE-Lin1b
|9 Lin 1b
|c GBV
|d d
|g MAT 60/103
|
924 |
0 |
|
|a 3563656274
|b DE-Wim2
|9 Wim 2
|c GBV
|d d
|g Hp 1400/22
|h F2
|
924 |
0 |
|
|a 3575042039
|b DE-Wim2
|9 Wim 2
|c GBV
|d c
|g Hp 1400/1 (1)
|h LBS
|
924 |
0 |
|
|a 3575042047
|b DE-Wim2
|9 Wim 2
|c GBV
|d c
|g Hp 1400/1 (2)
|h LBS
|
924 |
0 |
|
|a 3575042055
|b DE-Wim2
|9 Wim 2
|c GBV
|d c
|g Hp 1400/1 (3)
|h LBS
|
924 |
0 |
|
|a 1797973827
|b DE-9
|9 9
|c GBV
|d c
|g 660/ST 300 G651
|h UB 660
|
924 |
0 |
|
|a 1781686866
|b DE-89
|9 89
|c GBV
|d c
|g T 18 B 3911
|
924 |
0 |
|
|a 3550664605
|b DE-Ma9
|9 Ma 9
|c GBV
|d c
|g 2019.04209:1
|h FH
|
924 |
0 |
|
|a 3551456720
|b DE-Ma9
|9 Ma 9
|c GBV
|d c
|g 2019.04209:2
|h FH
|
924 |
0 |
|
|a 3551457077
|b DE-Ma9
|9 Ma 9
|c GBV
|d c
|g 2019.04209:3
|h FH
|
924 |
0 |
|
|a 3556895196
|b DE-Ma9
|9 Ma 9
|c GBV
|d c
|g 2019.04209:4
|h FH
|
924 |
0 |
|
|a 4177217190
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183285976
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183286492
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183287014
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183287405
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183288304
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183288649
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183288843
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183289122
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d c
|g VK:713
|h LB
|
924 |
0 |
|
|a 4183289513
|b DE-841
|9 841
|c GBV
|d b
|g VK 2802 2022 A 984
|h LS
|
924 |
0 |
|
|a 1869931629
|b DE-18-301
|9 18/301
|c GBV
|d d
|g LKA 54
|h 18/301
|
924 |
0 |
|
|a 3580754939
|b DE-715
|9 715
|c GBV
|d c
|g inf 826 DH 9446
|
924 |
0 |
|
|a 352626810X
|b DE-45
|9 45
|c GBV
|d c
|g 19-3119
|
924 |
0 |
|
|a 3518083929
|b DE-700
|9 700
|c GBV
|d d
|g TVS / Goo
|h W-16
|
924 |
0 |
|
|a 1824473745
|b DE-959
|9 959
|c GBV
|d c
|g TTQ-L 2
|h L
|
924 |
0 |
|
|a 1870333195
|b DE-959
|9 959
|c GBV
|d c
|g TTQ-L 2+1
|h L
|
924 |
0 |
|
|a 3417140900
|b DE-959
|9 959
|c GBV
|d c
|g TTQ-L 2+2
|h L
|
924 |
0 |
|
|a 1838687343
|b DE-959
|9 959
|c GBV
|d c
|g TVS 254 257
|h W
|
924 |
0 |
|
|a 1840376007
|b DE-959
|9 959
|c GBV
|d c
|g TVS 254 257+1
|h W
|
924 |
0 |
|
|a 186994383X
|b DE-959
|9 959
|c GBV
|d c
|g TVS 254 257+2
|h W
|
924 |
0 |
|
|a 4184358527
|b DE-Wis1
|9 Wis 1
|c GBV
|d c
|g 2022 A 710
|g ST 300 G651
|h FH
|
924 |
0 |
|
|a 3825537765
|b DE-564
|9 564
|c GBV
|d c
|g ST 300 G651
|h LS
|
924 |
0 |
|
|a 3692614748
|b DE-J59
|9 J 59
|c GBV
|d c
|g 54.72,226-20/00686
|
924 |
0 |
|
|a 3551379505
|b DE-546
|9 546
|c GBV
|d c
|g ST 302 G651
|h LS
|
924 |
0 |
|
|a 4001062283
|b DE-Shm2
|9 Shm 2
|c GBV
|d b
|g EDV 90 0867/21
|h LS
|
924 |
0 |
|
|a 4001062291
|b DE-Shm2
|9 Shm 2
|c GBV
|d c
|g EDV 90 0868/21
|h A
|
924 |
0 |
|
|a 3995777759
|b DE-Shm2
|9 Shm 2
|c GBV
|d c
|g EDV 90 0869/21
|h A
|
924 |
0 |
|
|a 1783396733
|b DE-916
|9 916
|c GBV
|d c
|g IT V 018
|h WF
|
924 |
0 |
|
|a 1775535258
|b DE-916
|9 916
|c GBV
|d c
|g IT TA 019
|h WOB
|
924 |
0 |
|
|a 4056058407
|b DE-916
|9 916
|c GBV
|d c
|g 169-47
|h SUD
|
924 |
0 |
|
|a 1828891118
|b DE-Sra5
|9 Sra 5
|c GBV
|d c
|g ST 302 G651 D3
|
924 |
0 |
|
|a 3522579577
|b DE-519
|9 519
|c GBV
|d c
|g 64:TUA-76
|h FH
|
924 |
0 |
|
|a 3481987854
|b DE-Ki95
|9 Ki 95
|c GBV
|d d
|g Inf 72-45/1
|h Ki 95
|
924 |
0 |
|
|a 3488420728
|b DE-Ki95
|9 Ki 95
|c GBV
|d c
|g Inf 72-45/2
|h Ki 95
|
924 |
0 |
|
|a 1791723942
|b DE-1041
|9 1041
|c GBV
|d c
|g ST 302 G651
|
924 |
0 |
|
|a 3999167505
|b DE-517
|9 517
|c GBV
|d c
|g MR 2200 GOO
|h 3000
|
924 |
0 |
|
|a 3490453905
|b DE-960-3
|9 960/3
|c GBV
|d c
|g EDV 900 /65
|h KSF/FHH
|
924 |
0 |
|
|a 3542236152
|b DE-21
|9 21
|c BSZ
|d c
|g inf G 5003 Aufl.1(2018)
|h Lehrbuchsammlung
|
924 |
0 |
|
|a 3514758271
|b DE-21-98
|9 21/98
|c BSZ
|d b
|g Good
|
924 |
0 |
|
|a 381823342X
|b DE-25-91
|9 25/91
|c BSZ
|d b
|g Frei 91: SB/D.2/9a
|
924 |
0 |
|
|a 3507008599
|b DE-Sa16
|9 Sa 16
|c BSZ
|d c
|g ST 300 Goo
|
924 |
0 |
|
|a 4060968552
|b DE-291-114
|9 291/114
|c BSZ
|d b
|g BF-2-287 dt. / IWP / IWI
|
924 |
0 |
|
|a 3287758594
|b DE-14
|9 14
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 3792132583
|b DE-15-292
|9 15/292
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 3287758640
|b DE-16
|9 16
|c BSZ
|d c
|g LN-U10-18939
|
924 |
0 |
|
|a 3287758675
|b DE-90
|9 90
|c BSZ
|d c
|g 2018 A 3228
|
924 |
0 |
|
|a 3287758748
|b DE-93
|9 93
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 3287758780
|b DE-31
|9 31
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 3974467351
|b DE-Ch1
|9 Ch 1
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 4122211735
|b DE-100
|9 100
|c BSZ
|d d
|g ST 301 G651
|h 10
|
924 |
0 |
|
|a 4139834781
|b DE-100-540
|9 100/540
|c BSZ
|d d
|g 479
|h 540E
|
924 |
0 |
|
|a 3287758845
|b DE-105
|9 105
|c BSZ
|d c
|g 18.4936 8.
|
924 |
0 |
|
|a 328775890X
|b DE-Mit1
|9 Mit 1
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 3287758934
|b DE-Zwi2
|9 Zwi 2
|c BSZ
|d c
|g 202 990
|
924 |
0 |
|
|a 3287759019
|b DE-Zi4
|9 Zi 4
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 328775906X
|b DE-840
|9 840
|c BSZ
|d c
|g ST 300 G651 (2018)
|
924 |
0 |
|
|a 3421126828
|b DE-840-2
|9 840/2
|c BSZ
|d c
|g ST 300 G651 (2018)
|
924 |
0 |
|
|a 3287759159
|b DE-L189
|9 L 189
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 3287759183
|b DE-Kon4
|9 Kon 4
|c BSZ
|d c
|g ihb/32
|
924 |
0 |
|
|a 3287759248
|b DE-520
|9 520
|c BSZ
|d c
|g ST 300-19 0557
|
924 |
0 |
|
|a 3287759299
|b DE-953
|9 953
|c BSZ
|d c
|g ST 300 30
|
924 |
0 |
|
|a 3287759337
|b DE-958
|9 958
|c BSZ
|d c
|g Wcb 135
|
924 |
0 |
|
|a 328775940X
|b DE-Fn1
|9 Fn 1
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 3287759477
|b DE-Stg113
|9 Stg 113
|c BSZ
|d b
|g ST 300 G651 D3
|
924 |
0 |
|
|a 3511612292
|b DE-Stg259
|9 Stg 259
|c BSZ
|d d
|g THk 87
|
924 |
0 |
|
|a 345292002X
|b DE-944
|9 944
|c BSZ
|d c
|g 473 Goo
|
924 |
0 |
|
|a 3287759566
|b DE-1033
|9 1033
|c BSZ
|d d
|g IK 019A
|
924 |
0 |
|
|a 3546561244
|b DE-972
|9 972
|c BSZ
|d c
|
924 |
0 |
|
|a 3575807620
|b DE-Mh35
|9 Mh 35
|c BSZ
|d c
|g INF H 3000.3
|
924 |
0 |
|
|a 3287759647
|b DE-943
|9 943
|c BSZ
|d c
|g 425 Goo
|
924 |
0 |
|
|a 3943708314
|b DE-Loer2
|9 Loer 2
|c BSZ
|d d
|g ST 302
|
924 |
0 |
|
|a 345344762X
|b DE-984
|9 984
|c BSZ
|d d
|g 006.3 Goo
|
924 |
0 |
|
|a 3287759671
|b DE-Sa18
|9 Sa 18
|c BSZ
|d b
|
924 |
0 |
|
|a 3287759744
|b DE-Rav1-a
|9 Rav 1/a
|c BSZ
|d c
|g IRc 19
|
935 |
|
|
|i mdedup
|
936 |
r |
v |
|a ST 302
|b Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
|k Informatik
|k Monografien
|k Künstliche Intelligenz
|k Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
|0 (DE-627)127111898X
|0 (DE-625)rvk/143652:
|0 (DE-576)20111898X
|
936 |
r |
v |
|a ST 304
|b Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation
|k Informatik
|k Monografien
|k Künstliche Intelligenz
|k Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation
|0 (DE-627)1271584034
|0 (DE-625)rvk/143653:
|0 (DE-576)201584034
|
936 |
r |
v |
|a ST 300
|b Allgemeines
|k Informatik
|k Monografien
|k Künstliche Intelligenz
|k Allgemeines
|0 (DE-627)1271119005
|0 (DE-625)rvk/143650:
|0 (DE-576)201119005
|
936 |
b |
k |
|a 54.72
|j Künstliche Intelligenz
|0 (DE-627)10641240X
|
951 |
|
|
|a BO
|
980 |
|
|
|a 1633735990
|b 183
|c sid-183-col-kxpbbi
|
SOLR
_version_ |
1797788771613147136 |
author |
Goodfellow, Ian, Bengio, Yoshua, Courville, Aaron |
author2 |
Lenz, Guido |
author2_role |
trl |
author2_variant |
g l gl |
author_facet |
Goodfellow, Ian, Bengio, Yoshua, Courville, Aaron, Lenz, Guido |
author_role |
aut, aut, aut |
author_sort |
Goodfellow, Ian 1987- |
author_variant |
i g ig, y b yb, a c ac |
building |
Library A |
collection |
sid-183-col-kxpbbi |
contents |
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. |
ctrlnum |
(DE-627)1633735990, (DE-576)49992505X, (DE-599)DNB1150657405, (OCoLC)1026996235, (OCoLC)1030381715, (OCoLC)1066056154 |
dewey-full |
006.31, 004 |
dewey-hundreds |
000 - Computer science, information, general works |
dewey-ones |
006 - Special computer methods, 004 - Computer science |
dewey-raw |
006.31, 004 |
dewey-search |
006.31, 004 |
dewey-sort |
16.31 |
dewey-tens |
000 - Computer science, information, general works |
edition |
1. Auflage |
facet_avail |
Local |
facet_local_del330 |
Deep learning, Maschinelles Lernen |
finc_class_facet |
Informatik |
fincclass_txtF_mv |
science-computerscience |
footnote |
Literaturverzeichnis: Seite 813-870 |
format |
Book |
format_access_txtF_mv |
Book, E-Book |
format_de14 |
Book, E-Book |
format_de15 |
Book, E-Book |
format_del152 |
Buch |
format_detail_txtF_mv |
text-print-monograph-independent |
format_dezi4 |
e-Book |
format_finc |
Book, E-Book |
format_legacy |
Book |
format_legacy_nrw |
Book, E-Book |
format_nrw |
Book, E-Book |
format_strict_txtF_mv |
Book |
geogr_code |
not assigned |
geogr_code_person |
not assigned |
id |
183-1633735990 |
illustrated |
Not Illustrated |
imprint |
Frechen, mitp, 2018 |
imprint_str_mv |
Frechen: mitp, 2018 |
institution |
FID-BBI-DE-23 |
is_hierarchy_id |
|
is_hierarchy_title |
|
isbn |
9783958457003, 3958457002 |
isbn_isn_mv |
9783958457010, 3958457010 |
language |
German, English |
last_indexed |
2024-04-30T19:22:57.733Z |
marc024a_ct_mv |
9783958457003, 95845700 |
marc_error |
[geogr_code]Unable to make public java.lang.AbstractStringBuilder java.lang.AbstractStringBuilder.append(java.lang.String) accessible: module java.base does not "opens java.lang" to unnamed module @64e01542 |
match_str |
goodfellow2018deeplearningdasumfassendehandbuchgrundlagenaktuelleverfahrenundalgorithmenneueforschungsansatze |
mega_collection |
K10plus Verbundkatalog |
oclc_num |
1026996235, 1030381715, 1066056154 |
physical |
xxii, 883 Seiten; Illustrationen, Diagramme; 24 cm |
publishDate |
2018 |
publishDateSort |
2018 |
publishPlace |
Frechen |
publisher |
mitp |
record_format |
marcfinc |
record_id |
1633735990 |
recordtype |
marcfinc |
rvk_facet |
ST 302, ST 304, ST 300 |
rvk_label |
Informatik, Monografien, Künstliche Intelligenz, Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme, Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation, Allgemeines |
rvk_path |
ST, SQ - SU, ST 300, ST 302, ST 304, ST 300 - ST 308 |
rvk_path_str_mv |
ST, SQ - SU, ST 300, ST 302, ST 304, ST 300 - ST 308 |
series2 |
mitp Business |
source_id |
183 |
spelling |
Goodfellow, Ian 1987- VerfasserIn (DE-588)112365512X (DE-627)877327394 (DE-576)481865705 aut, Deep Learning, Deep Learning das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Guido Lenz, 1. Auflage, Frechen mitp 2018, xxii, 883 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm, Text txt rdacontent, ohne Hilfsmittel zu benutzen n rdamedia, Band nc rdacarrier, mitp Business, Literaturverzeichnis: Seite 813-870, 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., s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd, DE-101, (DE-627), s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd, Bengio, Yoshua VerfasserIn (DE-588)1126443166 (DE-627)880916370 (DE-576)174970420 aut, Courville, Aaron VerfasserIn (DE-588)1171761546 (DE-627)1040703402 (DE-576)513847170 aut, Lenz, Guido ÜbersetzerIn (DE-588)1213472288 (DE-627)1724096621 trl, 9783958457010, Erscheint auch als Online-Ausgabe Goodfellow, Ian, 1987 - Deep Learning 1. Auflage Frechen : Verlags GmbH & Co. KG, 2018 1 Online-Ressource (XXII, 883 Seiten) (DE-627)1041785151 (DE-576)513833528 9783958457010, Erscheint auch als Online-Ausgabe Goodfellow, Ian, 1987 - Deep Learning 1. Auflage Frechen : mitp, 2018 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten) (DE-627)1041617607 9783958457010, Erscheint auch als Online-Ausgabe Goodfellow, Ian, 1987 - Deep Learning 1. Auflage Frechen : mitp, 2018 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten) (DE-627)1800124724 9783958457010, Erscheint auch als Online-Ausgabe Goodfellow, Ian, 1987 - Deep Learning 1. Auflage Frechen : mitp, 2018 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten) (DE-627)1668499061 9783958457010, Erscheint auch als Online-Ausgabe Goodfellow, Ian, 1987 - Deep Learning 1st edition Frechen : mitp, 2018 1 Online-Ressource (XXII, 883 Seiten) (DE-627)1696847753 9783958457010, Erscheint auch als Online-Ausgabe Goodfellow, Ian, 1987 - Deep Learning 1. Auflage Frechen : Verlags GmbH & Co. KG, 2018 1 Online-Ressource (DE-627)169349440X 3958457010, http://www.gbv.de/dms/weimar/toc/1633735990_toc.pdf DE-601 application/pdf Inhaltsverzeichnis, https://www.gbv.de/dms/tib-ub-hannover/1011743167.pdf V:DE-601 B:DE-89 pdf/application 2019-10-12 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis, (DE-627)1011743167 |
spellingShingle |
Goodfellow, Ian, Bengio, Yoshua, Courville, Aaron, Deep Learning: das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze, 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., Deep learning, Maschinelles Lernen |
title |
Deep Learning: das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze |
title_alt |
Deep Learning |
title_auth |
Deep Learning das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze |
title_full |
Deep Learning das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Guido Lenz |
title_fullStr |
Deep Learning das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Guido Lenz |
title_full_unstemmed |
Deep Learning das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Guido Lenz |
title_short |
Deep Learning |
title_sort |
deep learning das umfassende handbuch : grundlagen, aktuelle verfahren und algorithmen, neue forschungsansätze |
title_sub |
das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze |
title_unstemmed |
Deep Learning: das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze |
topic |
Deep learning, Maschinelles Lernen |
topic_facet |
Deep learning, Maschinelles Lernen |
url |
http://www.gbv.de/dms/weimar/toc/1633735990_toc.pdf, https://www.gbv.de/dms/tib-ub-hannover/1011743167.pdf |
work_keys_str_mv |
AT goodfellowian deeplearning, AT bengioyoshua deeplearning, AT courvilleaaron deeplearning, AT lenzguido deeplearning, AT goodfellowian deeplearningdasumfassendehandbuchgrundlagenaktuelleverfahrenundalgorithmenneueforschungsansatze, AT bengioyoshua deeplearningdasumfassendehandbuchgrundlagenaktuelleverfahrenundalgorithmenneueforschungsansatze, AT courvilleaaron deeplearningdasumfassendehandbuchgrundlagenaktuelleverfahrenundalgorithmenneueforschungsansatze, AT lenzguido deeplearningdasumfassendehandbuchgrundlagenaktuelleverfahrenundalgorithmenneueforschungsansatze |