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Ein praktisches Deep-Learning-Buch zu neuronalen Netzen, Training, Modellbewertung, CNNs, RNNs, Transformatoren, Bereitstellung und MLOps-Grundlagen.

Level: beginnerSprache: DE DeutschBewertung: 0Rezensionen: 0

Technologie AI and Machine Learning Learning AI GAUAB Academy Ai Machine Learning Fundamentals Deep

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Book contents

01Chapter 1: Introduction To Deep Learning 02Chapter 2: Mathematical Foundations 03Chapter 3: Python For Deep Learning 04Chapter 4: Neural Networks Basics 05Chapter 5: Training Neural Networks 06Chapter 6: Improving Neural Networks 07Chapter 7: Deep Feedforward Networks Dnns 08Chapter 7: Deep Feedforward Networks 09Chapter 8: Convolutional Neural Networks Cnns 10Chapter 8: Convolutional Neural Networks 11Chapter 9: Recurrent Neural Networks Rnns 12Chapter 9: Recurrent Neural Networks 13Chapter 10: Deep Learning Frameworks 14Chapter 11: Data Preparation And Pipelines 15Chapter 11: Data Preparation Pipelines 16Chapter 12: Model Evaluation 17Chapter 13: Transfer Learning 18Chapter 14: Generative Models 19Chapter 15: Natural Language Processing Nlp 20Chapter 15: Natural Language Processing 21Chapter 16: Attention And Transformers 22Chapter 16: Attention Transformers 23Chapter 17: Model Deployment 24Chapter 17: Model Deployment 25Chapter 18: Performance Optimization 26Chapter 18: Performance Optimization 27Chapter 19: Mlops Fundamentals 28Chapter 19: Mlops Fundamentals 29Chapter 20: Deep Learning Trends 30Appendix E: Deeper Practice and Extra Examples

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