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Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-generation Machine Intelligence Algorithms (英語) ペーパーバック – 2017/6/25


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商品の説明

内容紹介

With the reinvigoration of neural networks in the 2000s, deep learning has become an extremely active area of research that is paving the way for modern machine learning. This book uses exposition and examples to help you understand major concepts in this complicated field.

Large companies such as Google, Microsoft, and Facebook have taken notice, and are actively growing in-house deep learning teams. For the rest of us however, deep learning is still a pretty complex and difficult subject to grasp. If you have a basic understanding of what machine learning is, have familiarity with the Python programming language, and have some mathematical background with calculus, this book will help you get started.

著者について

Nikhil Buduma is a computer science student at MIT with deep interests in machine learning and the biomedical sciences. He is a two time gold medalist at the International Biology Olympiad, a student researcher, and a a hacker.a? He was selected as a finalist in the 2012 International BioGENEius Challenge for his research on the pertussis vaccine, and served as the lab manager of the Veregge Lab at San Jose State University at the age of 16. At age 19, he had a first author publication on using protist models for high throughput drug screening using flow cytometry. Nikhil also has a passion for education, regularly writing technical posts on his blog, teaching machine learning tutorials at hackathons, and recently, received the Young Innovator Award from the Gordon and Betty Moore Foundation for re-invisioning the traditional chemistry set using augmented reality.


登録情報

  • ペーパーバック: 150ページ
  • 出版社: Oreilly & Associates Inc (2017/6/25)
  • 言語: 英語
  • ISBN-10: 1491925612
  • ISBN-13: 978-1491925614
  • 発売日: 2017/6/25
  • 商品パッケージの寸法: 17.8 x 1.5 x 23.3 cm
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