Título :	Deep Learning and Practice with MindSpore
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Chen, Lei, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	Singapore [Malasya] : Springer
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	XVIII, 394 p. 357 ilustraciones, 13 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-981-1622335--
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Aprendizaje automático  Inteligencia artificial  Infraestructura de inteligencia
Índice Dewey:	006.31 Máquina de aprendizaje
Resumen:	Este libro presenta sistemáticamente a los lectores la teoría del aprendizaje profundo y explora sus aplicaciones prácticas basadas en el marco informático de inteligencia artificial de MindSpore. Dividido en 14 capítulos, el libro cubre el aprendizaje profundo, las redes neuronales profundas (DNN), las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN), el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo profundo, el aprendizaje automático automatizado, la colaboración entre dispositivos y la nube, el aprendizaje profundo. visualización y preparación de datos para el aprendizaje profundo. Para ayudar a aclarar los complejos temas tratados, este libro incluye numerosos ejemplos y enlaces a recursos en línea.
Nota de contenido:	Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Deep Learning Basics -- Chapter 3. DNN -- Chapter 4. Training of DNNs -- Chapter 5. Convolutional Neural Network -- Chapter 6. RNN -- Chapter 7. Unsupervised Learning: Word Vector -- Chapter 8. Unsupervised Learning: Graph Vector -- Chapter 9. Unsupervised Learning: Deep Generative Model -- Chapter 10. Deep Reinforcement Learning -- Chapter 11. Automated Machine Learning -- Chapter 12. Device-Cloud Collaboration -- Chapter 13. Deep Learning Visualization -- Chapter 14. Data Preparation for Deep Learning.
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

Deep Learning and Practice with MindSpore [documento electrónico] / Chen, Lei, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XVIII, 394 p. 357 ilustraciones, 13 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1622335--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Aprendizaje automático  Inteligencia artificial  Infraestructura de inteligencia
Índice Dewey:	006.31 Máquina de aprendizaje
Resumen:	Este libro presenta sistemáticamente a los lectores la teoría del aprendizaje profundo y explora sus aplicaciones prácticas basadas en el marco informático de inteligencia artificial de MindSpore. Dividido en 14 capítulos, el libro cubre el aprendizaje profundo, las redes neuronales profundas (DNN), las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN), el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo profundo, el aprendizaje automático automatizado, la colaboración entre dispositivos y la nube, el aprendizaje profundo. visualización y preparación de datos para el aprendizaje profundo. Para ayudar a aclarar los complejos temas tratados, este libro incluye numerosos ejemplos y enlaces a recursos en línea.
Nota de contenido:	Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Deep Learning Basics -- Chapter 3. DNN -- Chapter 4. Training of DNNs -- Chapter 5. Convolutional Neural Network -- Chapter 6. RNN -- Chapter 7. Unsupervised Learning: Word Vector -- Chapter 8. Unsupervised Learning: Graph Vector -- Chapter 9. Unsupervised Learning: Deep Generative Model -- Chapter 10. Deep Reinforcement Learning -- Chapter 11. Automated Machine Learning -- Chapter 12. Device-Cloud Collaboration -- Chapter 13. Deep Learning Visualization -- Chapter 14. Data Preparation for Deep Learning.
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