Terrence Sejnowski. Anthologie des maschinellen Lernens. Die wichtigsten Forschungsarbeiten im Bereich KI der letzten 60 Jahre.
A

Terrence Sejnowski. Anthologie des maschinellen Lernens. Die wichtigsten Forschungsarbeiten im Bereich KI der letzten 60 Jahre.

Maschinelles Lernen
machine learning artificial intelligence deep learning neural networks history of AI Terrence Sejnowski AI research
Autor
Терренс Сейновски
Verlag
Эксмо
Jahr
2022
Sprache
Russisch
50
Dieses Buch bewerten

Zum Lesen des Buches, Anmelden / Registrieren

Vorschau des Fragments

Ähnliche Bücher

Maschinelles Lernen verstehen

Maschinelles Lernen verstehen

Серрано Луис

Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

В. Лакшманан, С. Робинсон, М. Мунн.

JavaScript für Deep Learning mit TensorFlow.js

JavaScript für Deep Learning mit TensorFlow.js

Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй

Maschinelles Lernen. Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Modellen.

Maschinelles Lernen. Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Modellen.

Саймон Принс

Python und maschinelles Lernen: maschinelles und tiefes Lernen mit Python, scikit-learn und TensorFlow 2

Python und maschinelles Lernen: maschinelles und tiefes Lernen mit Python, scikit-learn und TensorFlow 2

Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили

Deep Learning mit Python. Keras, TensorFlow, PyTorch

Deep Learning mit Python. Keras, TensorFlow, PyTorch

Антонио Гулли, Амит Капур

Deep Learning mit Python. Dritte Ausgabe

Deep Learning mit Python. Dritte Ausgabe

Франсуа Шолле, Мэттью Уотсон

Deep Learning mit Python. Die Bibliotheken Keras und TensorFlow

Deep Learning mit Python. Die Bibliotheken Keras und TensorFlow

Франсуа Шолле

Python für maschinelles Lernen: Klassisches und Deep Learning mit Python unter Verwendung von TensorFlow 2 und scikit-learn

Python für maschinelles Lernen: Klassisches und Deep Learning mit Python unter Verwendung von TensorFlow 2 und scikit-learn

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

Pro Deep Learning mit TensorFlow 2.0: Ein mathematischer Ansatz für fortgeschrittene künstliche Intelligenz in Python

Pro Deep Learning mit TensorFlow 2.0: Ein mathematischer Ansatz für fortgeschrittene künstliche Intelligenz in Python

Santanu Pattanayak