<p><b>Apply deep learning techniques and neural network methodologies to build, train, and optimize
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<p>Deep learning is often viewed as the exclusive domain of math PhDs and big tech companies. But as
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※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者新納浩幸(著)出版社インプレス発売日2021年03月ISBN9784295011132ページ数
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<p><b>Publisher's Note: A new edition of this book is out now that includes working with GPT-3 and c
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現場で使える!PyTorch開発入門 単行本 の詳細 出版社: 翔泳社 レーベル: AI&TECHNOLOGY 作者: 杜世橋 カナ: ゲンバデツカエルパイトーチ
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エンジニアのためのAIアプリケーション開発 Jeremy Howard Sylvain Gugger オライリー・ジャパンパイトーチトファストエーアイデハジメルディープラーニング ジェレミー ハワード
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※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者チーム・カルポ(著)出版社秀和システム新社発売日2024年10月ISBN97847980728
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<p><b>Demystify causal inference and casual discovery by uncovering causal principles and merging th
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チーム・カルポ(著者)販売会社/発売会社:秀和システム発売年月日:2021/08/31JAN:9784798064642
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<p>【本書について】<br /> 本書は、 杜世橋氏がKindle Direct Publishingを利用してKindleストアで販売している<br /> 『PyTorchで学ぶニューラルネットワ
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PyTorchで始める深層学習 単行本 の詳細 機械学習・深層学習を初めて学ぶITエンジニアに向けて、PyTorchを使ったプログラミングを解説。ライブラリを初め
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坂本 俊之 シーアンドアール研究所パイトーチデハジメルエイアイカイハツ サカモトトシユキ 発行年月:2021年06月22日 予約締切日:2021年06月21日 ページ数:256p サイズ:単行本 IS
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impress top gearシリーズ impress top gear 新納 浩幸 インプレスシンノウ ヒロユキ 発行年月:2021年03月18日 予約締切日:2021年03月17日 ページ数:2
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<p><strong>※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できま
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【30日間返品保証】商品説明に誤りがある場合は、無条件で弊社送料負担で商品到着後30日間返品を承ります。【最短翌日到着】正午12時まで(日曜日は午前9時まで)の注文は当日発送(土日祝も発送)。関東・関
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小川雄太郎(著者)販売会社/発売会社:マイナビ出版発売年月日:2018/06/28JAN:9784839965624
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チーム・カルポ(著者)販売会社/発売会社:秀和システム発売年月日:2021/02/20JAN:9784798063546
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<p>本書は著名な機械学習用データセットMNISTとその派生データセットを紹介しつつ、深層学習ライブラリPyTorchを活用し各種手法を動かしてみることに取り組みます。深層学習が動くことを体感するため
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Sebastian Raschka/著 Yuxi(Hayden)Liu/著 Vahid Mirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳impress top gear本詳しい納期他、ご注文時は
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<p>This book starts with basic Image Processing and manipulation problems and demonstrates how to so
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新納浩幸/著impress top gear本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名インプレス出版年月2021年03月サイズ243P 24cmISBNコード97842
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毛利拓也(著者),大郷友海(著者),嶋田宏樹(著者),大政孝充(著者),むぎたろう(著者),寅蔵(著者),もちまる(著者)販売会社/発売会社:秀和システム発売年月日:2021/02/13JAN:978
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<p><b>Hands-on projects cover all the key deep learning methods built step-by-step in PyTorch</b></p
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