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Texts in Computer Science Computational Methods for Deep Learning: Theory, Algorithms, and Implementations, (Hardcover)
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This book showcases how computational methods in deep learning serve as a dynamic driving force in this era of artificial intelligence.
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Ce qui se démarque
Comprehensive Coverage
This book provides a thorough exploration of deep learning methods including theory and practical algorithms, catering to both academic and industry professionals seeking to enhance their understanding of computational techniques.
Hands-On Implementations
Includes practical implementations alongside theoretical concepts, allowing readers to apply learned algorithms directly, which bridges the gap between theory and practice effectively for aspiring data scientists.
Expert Insights
Written by leading experts in the field, offering cutting-edge insights and methodologies that address current challenges in deep learning, making it a valuable resource for advancing one’s knowledge and skills.
Détails du produit
- The first edition of this textbook was published in 2021. Over the past two years, we have invested in enhancing all aspects of deep learning methods to ensure the book is comprehensive and impeccable. Taking into account feedback from our readers and audience, the author has diligently updated this book. The second edition of this textbook presents control theory, transformer models, and graph neural networks (GNN) in deep learning. We have incorporated the latest algorithmic advances and large-scale deep learning models, such as GPTs, to align with the current research trends. Through the second edition, this book showcases how computational methods in deep learning serve as a dynamic driving force in this era of artificial intelligence (AI). This book is intended for research students, engineers, as well as computer scientists with interest in computational methods in deep learning. Furthermore, it is also well-suited for researchers exploring topics such as machine intelligence, robotic control, and related areas.
| Book format | Hardcover |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Textbooks |
| Publication date | September, 2023 |
| Pages | 222 |
| Subgenre | Applied |
| Series title | Texts in Computer Science |
| Edition | 2nd second 2023 Edition |
| Publisher | Springer Nature Singapore |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Edu focus | Mathematics |
| Educational level | College |
| Is collectible | N |
| Binding type | Case Binding |
| Recording time | 0 min |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product dimensions (l x w x h) | 6.14 x 0.56 x 9.21 in (15.6 x 1.4 x 23.4 cm) |
| Assembled product weight | 1.14 lb (520 grams) |
| Bisac subject heading | Mathematics |
À qui est-ce destiné ?
-
Graduate Students
Ideal for graduate students studying deep learning, providing comprehensive theories and practical implementations to enhance their understanding.
-
Data Scientists
Great resource for data scientists interested in deep learning algorithms and computational methods to apply in real-world datasets.
-
Industry Professionals
Suitable for professionals seeking to update their knowledge or applications of deep learning techniques in their projects.
-
Beginners
Not suitable for beginners without prior knowledge as it dives deep into advanced concepts and complex algorithms.
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Wei Qi Yan All Books Editorial Review
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- Comprehensive updates based on two years of feedback.
- Covers the latest in control theory and transformer models.
- Includes advancements in graph neural networks (GNN).
- Aligns with current research trends featuring large-scale models like GPTs.
- Ideal for research students, engineers, and computer scientists.
- Explores machine intelligence and robotic control.
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