Chollet Francois
Ukryj filtry
Sortowanie
Źródło opisu
ebookpoint BIBLIO
(2)
Forma i typ
E-booki
(2)
Autor
Konopnicka Maria
(165)
Praca zbiorowa
(158)
Słowacki Juliusz
(132)
Morsztyn Jan Andrzej
(125)
Lenartowicz Teofil
(111)
Chollet Francois
(-)
Pokaż więcej ...
Prus Bolesław
(100)
Bednarz Stanisław
(99)
Ryll Łucja
(98)
Włodarczyk Maria
(95)
Górczyński Robert
(93)
Gomulicki Wiktor
(91)
Orzeszkowa Eliza
(89)
Dooley Jenny
(87)
Walczak Tomasz
(87)
Kniaźnin Franciszek Dionizy
(83)
Cieślak Piotr
(82)
Evans Virginia
(79)
Ujejski Kornel
(79)
Piwko Łukasz
(71)
Rajca Piotr
(71)
Czechowicz Józef
(69)
Kraszewski Józef Ignacy
(66)
Meryk Radosław
(65)
Baudelaire Charles
(63)
Dąbrowska Maria (1889-1965)
(61)
Lange Antoni
(61)
Watrak Andrzej
(57)
Moszczyński Andrzej
(56)
Walczak Krzysztof (1950- )
(56)
Wrotek Witold
(55)
Mickiewicz Adam
(54)
Steczek-Czerniawska Elżbieta
(53)
Andrysiak Ewa (1955- )
(52)
Drożdż Jarosław
(52)
Kamiński Bogdan
(50)
Zgółkowa Halina (1947- )
(50)
Kulesza Alina
(49)
Lachowski Lech
(49)
Wolarski Wojciech
(49)
Przerwa-Tetmajer Kazimierz
(47)
Sałbut Bartosz
(47)
Walczak Krzysztof
(47)
Bonk Krzysztof
(46)
Gutowski Maksymilian
(46)
Orlewicz Leszek (1946- )
(45)
Dygasiński Adolf
(44)
Konopnicka Maria (1842-1910)
(44)
Laskowski Kazimierz
(44)
Poklewski-Koziełł Tadeusz
(44)
Kościelniak Władysław
(43)
Wołejszo Jarosław
(43)
Koper Sławomir (1963- )
(42)
Pikoń Andrzej
(42)
Suchodolski Bogdan
(41)
Anders Paweł
(40)
Flisek Aneta
(40)
Niemojewski Andrzej
(40)
Andrysiak Ewa
(39)
Szarzyński Mikołaj Sęp
(39)
Dobrzański Tadeusz
(38)
Kawalec Mieczysław
(38)
Pilch Piotr
(38)
Andersen Hans Christian
(37)
Kowalczyk Ryszard
(37)
Mruk Henryk
(37)
Polak Grzegorz (1952- )
(37)
Wyspiański Stanisław
(37)
Danowski Bartosz
(36)
Kowalska Samanta
(36)
Brzozowski Stanisław
(35)
Dmochowska Halina
(35)
Dziak Artur
(35)
Kowalczyk Grzegorz
(35)
Lis Marcin
(35)
Sinko Tadeusz
(35)
Vvedenskij Boris Alekseevič (1893-1969)
(35)
Waśko Zbigniew
(35)
Zapolska Gabriela
(35)
Łuczkiewicz Grzegorz
(35)
Estreicher Karol
(33)
Zboiński Krzysztof
(33)
Żeromski Stefan
(33)
Józefiok Adam
(32)
Nowak Edward
(32)
Oppman Artur
(32)
Oxenden Clive
(31)
Szeliga Marcin
(31)
Wojnowski Jan
(31)
Żeleński Tadeusz (1874-1941)
(31)
Bałucki Michał
(30)
Bręborowicz Grzegorz H. (1948- )
(30)
Kienzler Iwona (1956- )
(30)
Rzychoń Tomasz
(30)
Birkenmajer Aleksander
(29)
Czerni Sergiusz
(29)
Ehrlich Andrzej
(29)
Grimm Jakub
(29)
Grimm Wilhelm
(29)
Kokot Franciszek
(29)
Matuk Konrad
(29)
Pokaż mniej ...
Rok wydania
2010 - 2019
(2)
Kraj wydania
Polska
(2)
Język
polski
(2)
2 wyniki Filtruj
E-book
W koszyku
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras / Francois Chollet ; przeł. Konrad Matuk. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2019. - 368 s. ; 24 cm.
Forma i typ
E-booki
W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się rozwija, a w miarę wzrostu jej możliwości rosną również zainteresowanie i oczekiwania architektów i użytkowników. Niektórzy widzą w głębokim uczeniu poważne zagrożenie, jednak obietnice, jakie daje ten rodzaj sztucznej inteligencji, są fascynujące. Narzędzia służące do programowania uczenia maszynowego, takie jak zaimplementowana w Pythonie biblioteka Keras, są dostępne dla każdego, kto chce wykorzystać tę technologię do własnych celów. Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy implementacji rozpoznawania obrazu, przetwarzania języka naturalnego, klasyfikacji obrazów, przewidywania danych szeregu czasowego, analizy sentymentu, generowania tekstu i obrazu. Nawet dość skomplikowane zagadnienia, włączając w to koncepcje i dobre praktyki, zostały wyjaśnione w sposób bardzo przystępny i zrozumiały, tak aby umożliwić samodzielne stosowanie technik uczenia głębokiego w kolejnych projektach. W tej książce między innymi: kontekst i ogólne koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego sieci neuronowe i pakiet Keras typowe sposoby pracy nad projektami uczenia głębokiego rozbudowane modele uczenia głębokiego oraz modele generatywne perspektywy i ograniczenia technologii Uczenie głębokie. Nikt nie zna granic tej technologii!
dostępna online
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej poza siecią Uczelni możliwy jest po pobraniu w Bibliotece PIN-u do logowania.
E-book
W koszyku
Deep Learning. Praca z językiem R i biblioteką Keras / Francois Chollet, J. J. Allaire ; przeł. Konrad Matuk. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2019. - 376 s. ; 24 cm.
Forma i typ
E-booki
W ostatnich latach byliśmy świadkami ogromnego postępu technik sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz uczenia głębokiego. Konsekwencje tego błyskawicznego rozwoju są odczuwalne w niemal każdej dziedzinie. Wydaje się, że to jedna z tych technologii, które powinny być dostępne dla jak najszerszej grupy ludzi. Dopiero wtedy uczenie głębokie wykorzysta w pełni swój potencjał i stanie się prawdziwym impulsem rozwoju naszej cywilizacji. Co prawda na pierwszy rzut oka ta niesamowita technologia może wydawać się wyjątkowo skomplikowana i trudna do zrozumienia, warto jednak wykorzystać dostępne narzędzia, takie jak biblioteka Keras i język R, aby implementować mechanizmy uczenia głębokiego wszędzie tam, gdzie okażą się przydatne. Ta książka jest znakomitym przewodnikiem po technikach uczenia głębokiego. Poza wyczerpująco przedstawionymi podstawami znajdziesz tu zasady implementacji tych technik z wykorzystaniem języka R i biblioteki Keras. Dzięki przystępnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom szybko zrozumiesz nawet bardziej skomplikowane zagadnienia uczenia głębokiego. Poznasz koncepcje i dobre praktyki związane z tworzeniem mechanizmów analizy obrazu, przetwarzania języka naturalnego i modeli generatywnych. Przeanalizujesz ponad 30 przykładów kodu uzupełnionego dokładnymi komentarzami. W efekcie szybko przygotujesz się do korzystania z uczenia głębokiego w rozwiązywaniu konkretnych problemów. W tej książce między innymi: podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego wprowadzenie do budowy i trenowania sieci neuronowych uczenie głębokie w przetwarzaniu obrazów modele generatywne tworzące obrazy i tekst perspektywy i ograniczenia uczenia głębokiego Uczenie głębokie: zafascynuj się i zaimplementuj!
dostępna online
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej poza siecią Uczelni możliwy jest po pobraniu w Bibliotece PIN-u do logowania.
Wyprowadzać dodatkowo:
sygnatury
identyfikatory
hasła przedmiotowe
lokalizacja
streszczenia
numer ISBN
hasło sortowania
adres wersji elektronicznej
rozmieszczenie egzemplarzy
opis fizyczny
Sortowanie zestawienia:
Sortowanie pozycji zestawienia:
Sortowanie pozycji zestawienia:
Pozycja została dodana do koszyka. Jeśli nie wiesz, do czego służy koszyk, kliknij tutaj, aby poznać szczegóły.
Nie pokazuj tego więcej