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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks Paperback
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Foundational Skills
Provides essential mathematical concepts critical for understanding and optimizing deep learning models, allowing readers to build robust knowledge for future advancements in AI.
Practical Approach
Integrates hands-on exercises that reinforce learning through practical applications, enabling readers to implement complex mathematics directly into real-world deep learning scenarios.
Accessible Format
Written in an easy-to-understand style, making advanced mathematical topics approachable for beginners and professionals, fostering a deeper understanding of neural networks.
Detalles de producto
| Language | English |
| Publisher | Packt Publishing |
| Book Format | Paperback |
| Original Languages | English |
| Number of Pages | 364 |
| Author | Jay Dawani |
| Title | Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks |
| ISBN-13 | 9781838647292 |
| Publication Date | June, 2020 |
| ISBN-10 | 1838647295 |
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Education |
| Pub date | 2020-06-12 |
| Pages | 364 |
| Subgenre | Computers |
| Edition | Standard Edition |
| Original languages | English |
| Item Weight | 1 lbs (450 grams) |
¿Quién debería comprarlo?
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Aspiring Data Scientists
Ideal for beginners looking to understand the mathematical concepts essential for building deep learning models.
-
Students in STEM
Perfect for university students in scientific fields who require mathematical skills in machine learning and neural networks.
-
Professionals Upskilling
Great for professionals seeking to enhance their skills in machine learning and deepen their mathematical understanding.
-
Complete Beginners
Not suitable for users with no prior knowledge of mathematics or deep learning concepts.
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Ventajas
- Clear explanations of complex topics
- Practical examples for better understanding
- Comprehensive coverage of essential math
- Great for beginners and experienced learners
- Well-structured and easy to follow
Desventajas
- Some sections may be too detailed for quick reference.
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Características y beneficios
- Build a solid mathematical foundation for deep neural networks.
- Understand core concepts like linear algebra, calculus, and gradient algorithms.
- Learn to apply deep learning to vision, image, text, and sequence problems.
- Gain insights into optimization techniques and neural network architectures.
- Use Python libraries to bridge the gap between math and implementation.
- Perfect for data scientists and aspiring deep learning developers.
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