Искусственный интеллект и компьютерное зрение реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow

Искусственный интеллект и компьютерное зрение реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow

Библиографическая информация
Главный автор:	Коул, Анирад
Другие авторы:	Ганджу, Сиддха, Казам, Мехер
Формат:	Книга
Язык:	Russian
Публикация:	Санкт-Петербург [и др.] Питер 2023
Серии:	Бестселлеры O'Reilly
Предметы:	искусственный интеллект глубокое обучение (искусственный интеллект), приложения искусственный интеллект, приложения искусственный интеллект, приложения для облачных систем искусственный интеллект, приложения для краевых систем искусственный интеллект, приложения для мобильных систем нейронные сети искусственный сверточные Python, язык программирования высокоуровневый Keras, открытая библиотека на языке Python для взаимодействия с искусственными нейронными сетями TensorFlow, открытая библиотека для машинного обучения нейронной сети распознаванию образов облачные API компьютерное зрение автомобили беспилотные, моделирование глубокое обучение сквозное (искусственный интеллект) с использованием Keras, метод автомобили беспилотные, создание за час глубокое обучение с подкреплением (искусственный интеллект) с помощью AWS DeepRacer нейронные сети искусственные сверточные, архитектура распознавания образов инференс масштабируемый машинное обучение персептроны искусственный интеллект, ландшафт

Похожие документы

Глубокое обучение на Python
по: Шолле, Франсуа
Публикация: (2022)

Глубокое обучение на Python
по: Шолле, Франсуа
Публикация: (2019)

Машинное обучение: новый искусственный интеллект [пер. с англ.]
по: Алпайдин, Этем
Публикация: (2017)

Искусственный интеллект с примерами на Python создание приложений искусственного интеллекта с помощью Python для взаимодействия с окружающим миром
по: Джоши, Пратик
Публикация: (2019)

Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python Модель искусственного интеллекта. Объяснения с использованием библиотек, расширений и фреймворков на основе языка Python
по: Мишра, Прадипта
Публикация: (2022)

Генеративное глубокое обучение творческий потенциал нейронных сетей
по: Фостер, Дэвид
Публикация: (2020)

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем : пер. с англ.
по: Жерон, Орельен
Публикация: (2019)

Обработка естественного языка в действии
по: Хобсон, Лейн
Публикация: (2020)

Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения
по: Мерков, Александр Борисович
Публикация: (2019)

Грокаем глубокое обучение
по: Траск, Эндрю
Публикация: (2022)

Глубокое обучение погружение в мир нейронных сетей
по: Николенко, Сергей Игоревич
Публикация: (2019)

Машинный интеллект очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта
по: Шумский, Сергей Александрович
Публикация: (2020)

Глубокое обучение с подкреплением на Python OpenAl Gym и TensorFlow для профи
по: Равичандиран, Судхарсан
Публикация: (2020)

Глубокое обучение погружение в мир нейронных сетей
по: Николенко, Сергей Игоревич
Публикация: (2023)

Власть роботов как подготовиться к неизбежному
по: Форд, Мартин
Публикация: (2022)

Possibilities for audio analysis with neural networks
по: Solís Romeu, Edgar

Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
по: Грессер, Лаура
Публикация: (2022)

Искусственный интеллект в медицине как умные технологии меняют подход к лечению : пер. с англ.
по: Тополь, Эрик
Публикация: (2022)

Прикладное глубокое обучение подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
по: Микелуччи, Умберто
Публикация: (2020)

Искусственный интеллект - для вашего бизнеса? руководство по оценке и применению : пер. с англ.
по: Берджесс, Эндрю
Публикация: (2021)

Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта
по: Харбанс, Ришал
Публикация: (2023)

PyTorch освещая глубокое обучение
по: Стивенс, Эли
Публикация: (2022)

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику преимущества и сложности
по: Дэвенпорт, Томас Х.
Публикация: (2021)

Глубокое обучение с R и Keras Франсуа Шолле ; при участии Томаша Калиновски и Дж. Дж. Аллера ; пер. с англ. В. С. Яценкова
по: Шолле, Франсуа
Публикация: (2023)

Распознавание образов построение и обучение вероятностных моделей
по: Мерков, Александр Борисович
Публикация: (2020)

Сверхдержавы искусственного интеллекта Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок
по: Ли, Кай-Фу
Публикация: (2019)

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения пер. с англ.
по: Уатт, Джереми
Публикация: (2022)

Python и машинное обучение машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow : пер. с англ.
по: Рашка, Себастьян
Публикация: (2019)

Методы искусственного интеллекта
по: Осипов, Геннадий Семенович
Публикация: (2011)

Архитекторы интеллекта вся правда об искусственном интеллекте от его создателей
по: Форд, Мартин
Публикация: (2020)

Совместимость как контролировать искусственный интеллект : пер. с англ.
по: Рассел, Стюарт 1962-
Публикация: (2021)

TensorFlow для глубокого обучения [от линейной регрессии до обучения с максимизацией подкрепления : для разработчиков систем машинного обучения]
по: Рамсундар, Бхарат
Публикация: (2019)

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python
по: Пател, Анкур А.
Публикация: (2020)

Практическое применение методов кластеризации, классификации и аппроксимации на основе нейронных сетей монография
Публикация: (2020)

Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего
по: Кроуфорд Кейт
Публикация: (2023)

Искусственный интеллект учебное пособие : [для студентов специальностей 23010111, 3010104, 23010011, 23010020, 23010031, 023010032]
по: Бессмертный, Игорь Александрович
Публикация: (2010)

Искусственный интеллект [монография]
по: Сурова, Надежда Юрьевна
Публикация: (2021)

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
по: Флах, Петер
Публикация: (2015)

Искусственный интеллект современный подход : пер. с англ.
по: Рассел, Стюарт 1962-
Публикация: (2019)

Труды по искусственному интеллекту
Публикация: (1987)