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Artigo n.º:
106458626
Deep Learning: Foundations and Concepts
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AOA 94940
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O que se Destaca
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Updated Information
Published at the forefront of AI advancements, this edition incorporates the latest trends and discoveries in deep learning, ensuring readers remain well-informed about current methodologies and technologies.
Detalhes do produto
| Publisher | Springer |
| Publication date | November 2, 2023 |
| Edition | 2024th |
| Language | English |
| Print length | 669 pages |
| ISBN-10 | 3031454677 |
| ISBN-13 | 978-3031454677 |
| Item Weight | 1.41 Kilograms |
| Dimensions | 7.75 x 1.5 x 10.5 inches (19.7 x 3.8 x 26.7 cm) |
Quem Deverá Comprar?
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Aspiring Data Scientists
Ideal for individuals pursuing a career in data science, focusing on developing advanced deep learning skills.
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Academics and Researchers
Perfect for educators and researchers looking to deepen their understanding of foundational concepts in deep learning.
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Tech Industry Professionals
Great for software engineers and AI practitioners seeking to enhance their knowledge of deep learning applications.
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Casual Readers
Not suitable for those looking for a light read, as it covers complex technical subjects in depth.
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Deep Learning: Foundations and Concepts
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English Edition Christopher M. Bishop Applied Editorial Review
Deep Learning: Foundations and Concepts is a comprehensive resource for those looking to understand the fundamental principles and applications of deep learning. Weighing 8 pounds, this book packs an abundance of information, making it an essential reference for students and professionals alike. It thoroughly covers various topics, ensuring readers grasp complex concepts and the foundations necessary for advanced study or practical application in the field. This educational resource has received positive accolades for its clarity and depth, helping to demystify the intricate landscape of deep learning, making it accessible for all levels of learners.
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Prós
- In-depth coverage of deep learning principles
- Suitable for both students and professionals
- Clarifies complex deep learning concepts
- Comprehensive reference for practical applications
- Well-structured for easy understanding
Contras
- Weight may deter portability for some readers
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