Produkt zum Begriff Deep Learning:
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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
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Bishop, Christopher M.: Deep Learning
Deep Learning , This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. Covering key concepts relating to contemporary architectures and techniques, this essential book equips readers with a robust foundation for potential future specialization. The field of deep learning is undergoing rapid evolution, and therefore this book focusses on ideas that are likely to endure the test of time. The book is organized into numerous bite-sized chapters, each exploring a distinct topic, and the narrative follows a linear progression, with each chapter building upon content from its predecessors. This structure is well-suited to teaching a two-semester undergraduate or postgraduate machine learning course, while remaining equally relevant to those engaged in active research or in self-study. A full understanding of machine learning requires some mathematical background and so the book includes a self-contained introduction to probability theory. However, the focus of the book is on conveying a clear understanding of ideas, with emphasis on the real-world practical value of techniques rather than on abstract theory. Complex concepts are therefore presented from multiple complementary perspectives including textual descriptions, diagrams, mathematical formulae, and pseudo-code. Chris Bishop is a Technical Fellow at Microsoft and is the Director of Microsoft Research AI4Science. He is a Fellow of Darwin College Cambridge, a Fellow of the Royal Academy of Engineering, and a Fellow of the Royal Society. Hugh Bishop is an Applied Scientist at Wayve, a deep learning autonomous driving company in London, where he designs and trains deep neural networks. He completed his MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence at Cambridge University. ¿Chris Bishop wrote a terrific textbook on neural networks in 1995 and has a deep knowledge of the field and its core ideas. His many years of experience in explaining neural networks have made him extremely skillful at presenting complicated ideas in the simplest possible way and it is a delight to see these skills applied to the revolutionary new developments in the field.¿ -- Geoffrey Hinton "With the recent explosion of deep learning and AI as a research topic, and the quickly growing importance of AI applications, a modern textbook on the topic was badly needed. The "New Bishop" masterfully fills the gap, covering algorithms for supervised and unsupervised learning, modern deep learning architecture families, as well as how to apply all of this to various application areas." ¿ Yann LeCun ¿This excellent and very educational book will bring the reader up to date with the main concepts and advances in deep learning with a solid anchoring in probability. These concepts are powering current industrial AI systems and are likely to form the basis of further advances towards artificial general intelligence.¿ -- Yoshua Bengio , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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WithSecure Standalone E-mail and Server Security
WithSecure Standalone E-mail and Server Security – Umfassender Schutz für E-Mails und Server WithSecureTM Standalone E-mail and Server Security bietet eine leistungsstarke Sicherheitslösung, die speziell entwickelt wurde, um Ihre E-Mail-Kommunikation und Server-Infrastruktur vor modernen Bedrohungen zu schützen. In einer Zeit, in der Cyberangriffe immer raffinierter werden, ist es unerlässlich, dass Ihre E-Mail- und Server-Umgebung durch eine fortschrittliche Sicherheitslösung abgesichert ist. Eigenschaften von WithSecure Standalone E-mail and Server Security Die Sicherheit von E-Mails und Servern ist von entscheidender Bedeutung, da sie häufig das Ziel von Angriffen wie Phishing, Malware und Ransomware sind. Mit WithSecureTM Standalone E-mail and Server Security erhalten Unternehmen einen robusten Schutz, der speziell darauf ausgelegt ist, diese Bedrohungen abzuwehren und die Integrität Ihrer Kommunikation und Daten zu gewährleisten. Schlüsselmerkmale von WithSecure Standalone E-mail and Server Security Erweiterter Malware-Schutz: Schutz vor bekannten und unbekannten Bedrohungen durch eine Kombination aus signaturbasierter und verhaltensbasierter Erkennung. Anti-Phishing: Verhindert Phishing-Angriffe, die darauf abzielen, sensible Informationen wie Passwörter und Finanzdaten zu stehlen. Spam-Filterung: Reduziert unerwünschte E-Mails und schützt Ihre Benutzer vor gefährlichen Inhalten. Integritätsschutz: Gewährleistet die Sicherheit Ihrer Server und verhindert unbefugten Zugriff auf Ihre Daten. Benutzerfreundliche Verwaltung: Zentrale Verwaltung der Sicherheitsrichtlinien und Überwachung der Sicherheitsereignisse über eine intuitive Benutzeroberfläche. Vorteile der Nutzung von WithSecure Standalone E-mail and Server Security Mit WithSecure Standalone E-mail and Server Security können Unternehmen sicherstellen, dass ihre E-Mail-Kommunikation und Server-Umgebung umfassend geschützt sind. Die Lösung bietet nicht nur Schutz vor den neuesten Bedrohungen, sondern ist auch einfach zu verwalten und zu implementieren. Dies ermöglicht es IT-Administratoren, den Sicherheitsstatus der gesamten Infrastruktur effizient zu überwachen und zu steuern.
Preis: 16.95 € | Versand*: 0.00 €
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Kann ein E-Mail-Postfach
Ja, ein E-Mail-Postfach kann gehackt werden, wenn die Sicherheitsmaßnahmen nicht ausreichend sind oder der Benutzer auf betrügerische E-Mails oder Links klickt. Es ist wichtig, starke Passwörter zu verwenden, regelmäßig zu überprüfen, ob verdächtige Aktivitäten stattfinden, und Vorsicht walten zu lassen, wenn man E-Mails von unbekannten Absendern öffnet oder auf Links klickt.
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Wie viele ungelesene E-Mails befinden sich in eurem E-Mail-Postfach?
Als KI habe ich kein eigenes E-Mail-Postfach, daher kann ich keine ungelesenen E-Mails haben.
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Welchen E-Mail-Dienst nutzt ihr?
Als KI-Assistent habe ich keinen eigenen E-Mail-Dienst. Ich bin jedoch in der Lage, mit verschiedenen E-Mail-Diensten zu interagieren, darunter Gmail, Outlook und Yahoo Mail. Es liegt also an dir, welchen E-Mail-Dienst du bevorzugst.
Ähnliche Suchbegriffe für Deep Learning:
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Welchen E-Mail-Dienst nutzt ihr?
Als KI-Assistent habe ich keinen eigenen E-Mail-Dienst. Es liegt an Ihnen, welchen E-Mail-Dienst Sie verwenden möchten. Es gibt viele verschiedene Optionen wie Gmail, Outlook oder Yahoo Mail, die alle ihre eigenen Vor- und Nachteile haben.
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Hat Apple einen E Mail Dienst?
Ja, Apple bietet einen E-Mail-Dienst namens iCloud Mail an. Dieser Dienst ist Teil des iCloud-Pakets, das Apple-Nutzern zur Verfügung steht. Mit iCloud Mail können Benutzer E-Mails senden, empfangen und speichern. Der Dienst ist in die Apple Mail-App auf iOS-Geräten integriert und kann auch über einen Webbrowser auf anderen Geräten zugegriffen werden. Hat Apple einen E-Mail-Dienst?
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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Wie leere ich mein E-Mail-Postfach?
Um dein E-Mail-Postfach zu leeren, kannst du verschiedene Schritte unternehmen. Du kannst alte E-Mails löschen, Spam-Nachrichten markieren und löschen, unnötige Newsletter abbestellen und E-Mails in separate Ordner verschieben oder archivieren. Es kann auch hilfreich sein, automatische Filter einzurichten, um eingehende E-Mails direkt zu organisieren und unnötige Nachrichten zu vermeiden.
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