![[รีวิว] Deep Learning with TensorFlow and Keras (Amita Kapoor) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2596573/c1a-085k3-rkoq91q2fz0q-v4gpc8.jpg)
Show Notes
Deep Learning with TensorFlow and Keras (Amita Kapoor)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1803232919?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-Amita-Kapoor.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-machine-learning-a-beginners-guide-to-python/id1504752983?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+with+TensorFlow+and+Keras+Amita+Kapoor+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-Amita-Kapoor.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-Amita-Kapoor.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-Amita-Kapoor.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1803232919/
#TensorFlow2xและKeras #โครงข่ายคอนโวลูชันCNN #ทรานส์ฟอร์เมอร์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ #GANและออโตเอนโค้ดเดอร์ #การปรับใช้โมเดลบนคลาวด์และมือถือ #DeepLearningwithTensorFlowandKeras
Deep Learning with TensorFlow and Keras ฉบับพิมพ์ครั้งที่สาม, เป็นหนังสือเชิงปฏิบัติการด้านการเรียนรู้เชิงลึกของ Amita Kapoor, Antonio Gulli และ Sujit Pal, ที่ใช้ TensorFlow 2.x และ Keras เป็นแกนกลางในการพัฒนาโมเดล หนังสืออยู่ในกลุ่มคู่มือเทคนิคสำหรับนักพัฒนา, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, และผู้เรียนที่ต้องการเชื่อมความเข้าใจเรื่องโครงข่ายประสาทเทียมเข้ากับการเขียนโค้ด Python จริง เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่งานเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน, ไปจนถึงโครงข่ายเชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง จุดประสงค์ไม่ได้จำกัดอยู่ที่การสร้างโมเดลในสมุดบันทึกทดลอง, แต่ขยายไปถึงการนำระบบไปใช้งานบนคลาวด์, อุปกรณ์เคลื่อนที่, และสภาพแวดล้อมการผลิต หัวข้อสำคัญประกอบด้วยการถดถอย, CNN, RNN, ทรานส์ฟอร์เมอร์, GAN, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, และ GNN หนังสือจึงเสนอภาพรวมของระบบนิเวศ TensorFlow พร้อมลำดับการเรียนรู้ที่เริ่มจากหลักการและมุ่งสู่การประยุกต์ใช้ที่ตรวจสอบได้.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1803232919?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-Amita-Kapoor.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-machine-learning-a-beginners-guide-to-python/id1504752983?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+with+TensorFlow+and+Keras+Amita+Kapoor+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-Amita-Kapoor.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-Amita-Kapoor.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-Amita-Kapoor.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1803232919/
#TensorFlow2xและKeras #โครงข่ายคอนโวลูชันCNN #ทรานส์ฟอร์เมอร์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ #GANและออโตเอนโค้ดเดอร์ #การปรับใช้โมเดลบนคลาวด์และมือถือ #DeepLearningwithTensorFlowandKeras
Deep Learning with TensorFlow and Keras ฉบับพิมพ์ครั้งที่สาม, เป็นหนังสือเชิงปฏิบัติการด้านการเรียนรู้เชิงลึกของ Amita Kapoor, Antonio Gulli และ Sujit Pal, ที่ใช้ TensorFlow 2.x และ Keras เป็นแกนกลางในการพัฒนาโมเดล หนังสืออยู่ในกลุ่มคู่มือเทคนิคสำหรับนักพัฒนา, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, และผู้เรียนที่ต้องการเชื่อมความเข้าใจเรื่องโครงข่ายประสาทเทียมเข้ากับการเขียนโค้ด Python จริง เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่งานเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน, ไปจนถึงโครงข่ายเชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง จุดประสงค์ไม่ได้จำกัดอยู่ที่การสร้างโมเดลในสมุดบันทึกทดลอง, แต่ขยายไปถึงการนำระบบไปใช้งานบนคลาวด์, อุปกรณ์เคลื่อนที่, และสภาพแวดล้อมการผลิต หัวข้อสำคัญประกอบด้วยการถดถอย, CNN, RNN, ทรานส์ฟอร์เมอร์, GAN, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, และ GNN หนังสือจึงเสนอภาพรวมของระบบนิเวศ TensorFlow พร้อมลำดับการเรียนรู้ที่เริ่มจากหลักการและมุ่งสู่การประยุกต์ใช้ที่ตรวจสอบได้.
