| Título : |
Advanced Deep Learning for Engineers and Scientists : A Practical Approach |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Prakash, Kolla Bhanu, ; Kannan, Ramani, ; Alexander, S.Albert, ; Kanagachidambaresan, G. R., |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XVII, 285 p. 281 ilustraciones, 261 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-66519-7 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Telecomunicación Inteligencia Computacional Aprendizaje automático Procesamiento de datos Ingeniería en Comunicaciones Redes Minería de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Índice Dewey: |
621.382 Ingeniería de comunicaciones |
| Resumen: |
Este libro proporciona una ilustración completa de los conceptos de aprendizaje profundo con estudios de casos y ejemplos prácticos útiles para aplicaciones en tiempo real. Este libro presenta una amplia gama de temas de aprendizaje profundo. Los autores comienzan con los fundamentos, las arquitecturas y las herramientas necesarias para una implementación eficaz por parte de los científicos. Luego presentan una exposición técnica hacia el aprendizaje profundo utilizando Keras, Tensorflow, Pytorch y Python. Continúan con conceptos avanzados con sesiones prácticas para un aprendizaje profundo. Los ingenieros, científicos e investigadores que busquen un enfoque práctico para el aprendizaje profundo disfrutarán de este libro. Presenta conceptos básicos prácticos para conceptos avanzados en aprendizaje profundo y cómo aplicarlos a través de varios proyectos; Analiza temas como el aprendizaje profundo en redes inteligentes y energía renovable y desarrollo sostenible; Explica cómo implementar técnicas avanzadas en aprendizaje profundo usando programación Pytorch, Keras, Python. |
| Nota de contenido: |
Introduction -- Introduction to ANN -- Introduction to Deep Learning -- Deep Soft Computing using Python -- Working with Keras -- Deep learning Applications using Python -- Advanced Deep learning techniques -- Conclusion. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Advanced Deep Learning for Engineers and Scientists : A Practical Approach [documento electrónico] / Prakash, Kolla Bhanu, ; Kannan, Ramani, ; Alexander, S.Albert, ; Kanagachidambaresan, G. R., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVII, 285 p. 281 ilustraciones, 261 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-66519-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Telecomunicación Inteligencia Computacional Aprendizaje automático Procesamiento de datos Ingeniería en Comunicaciones Redes Minería de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Índice Dewey: |
621.382 Ingeniería de comunicaciones |
| Resumen: |
Este libro proporciona una ilustración completa de los conceptos de aprendizaje profundo con estudios de casos y ejemplos prácticos útiles para aplicaciones en tiempo real. Este libro presenta una amplia gama de temas de aprendizaje profundo. Los autores comienzan con los fundamentos, las arquitecturas y las herramientas necesarias para una implementación eficaz por parte de los científicos. Luego presentan una exposición técnica hacia el aprendizaje profundo utilizando Keras, Tensorflow, Pytorch y Python. Continúan con conceptos avanzados con sesiones prácticas para un aprendizaje profundo. Los ingenieros, científicos e investigadores que busquen un enfoque práctico para el aprendizaje profundo disfrutarán de este libro. Presenta conceptos básicos prácticos para conceptos avanzados en aprendizaje profundo y cómo aplicarlos a través de varios proyectos; Analiza temas como el aprendizaje profundo en redes inteligentes y energía renovable y desarrollo sostenible; Explica cómo implementar técnicas avanzadas en aprendizaje profundo usando programación Pytorch, Keras, Python. |
| Nota de contenido: |
Introduction -- Introduction to ANN -- Introduction to Deep Learning -- Deep Soft Computing using Python -- Working with Keras -- Deep learning Applications using Python -- Advanced Deep learning techniques -- Conclusion. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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