◆◆◆おおむね良好な状態です。中古商品のため使用感等ある場合がございますが、品質には十分注意して発送いたします。 【毎日発送】 商品状態 著者名 中山光樹 出版社名 マイナビ出版 発売日 2020年0
619 円
著者LaurenceMoroney(著) 菊池彰(訳)出版社オライリー・ジャパン発売日2022年06月ISBN9784873119809ページ数359Pキーワードうごかしてまなぶえーあいきかいがくしゆ
3,960 円
中山光樹(著者)販売会社/発売会社：マイナビ出版発売年月日：2020/02/27JAN：9784839966607
220 円
＜p＞＜b＞This edition is heavily outdated and we have a new edition with PyTorch examples published!＜/b
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＜p＞Machine learning has taken time to move into the space of academic economics. This is because emp
7,292 円
※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。著者太田満久(著) 須藤広大(著) 黒澤匠雅(著)出版社翔泳社発売日2018年04月ISBN978
2,948 円
Nishant Shukla 岡田佑一 マイナビ出版テンソルフローデマナブキカイガクシュウニューラルネットワーク ニシャン シュクラ オカダユウイチ 発行年月：2018年04月27日 予約締切日：20
3,938 円
■ISBN:9784501334406★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトル【新品】たのしくできる深層学習＆深層強化学習による電子工作 TensorFlow編 牧野浩二/著 西崎博
3,080 円
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◆◆◆非常にきれいな状態です。中古商品のため使用感等ある場合がございますが、品質には十分注意して発送いたします。 【毎日発送】 商品状態 著者名 巣籠悠輔 出版社名 マイナビ出版 発売日 2019年1
1,140 円
下田倫大(著者),杉義宏(著者),太田満久(著者),久保隆宏(著者),有山圭二(著者)販売会社/発売会社：技術評論社発売年月日：2018/01/01JAN：9784774195049
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＜p＞＜b＞Build machine and deep learning systems with the newly released TensorFlow 2 and Keras for the
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■ISBN:9784777520589★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトル【新品】【本】TensorFlowを使った「ニューラル・ネットワーク」の構築法 Googleの「機械学習
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著者Yuxi（Hayden）Liu(著) 黒川利明(訳)出版社朝倉書店発売日2020年02月ISBN9784254122442ページ数279Pキーワードじれいとべすとぷらくていすぱいそんきかいがくしゆ
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中井悦司／著本詳しい納期他、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マイナビ出版出版年月2016年09月サイズ263P 24cmISBNコード9784839960889コンピュータ
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◆◆◆おおむね良好な状態です。中古商品のため使用感等ある場合がございますが、品質には十分注意して発送いたします。 【毎日発送】 商品状態 著者名 ニシャン・シュクラ、岡田佑一 出版社名 マイナビ出版
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＜p＞＜b＞Get to grips with key structural changes in TensorFlow 2.0＜/b＞＜/p＞＜h2＞Key Features＜/h2＞＜ul＞＜li
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＜p＞＜b＞A comprehensive guide to developing neural network-based solutions using TensorFlow 2.0＜/b＞＜/p
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太田満久／著 須藤広大／著 黒澤匠雅／著 小田大輔／著本詳しい納期他、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翔泳社出版年月2018年04月サイズ277P 21cmISBNコード97
2,948 円
中山光樹／著Compass Data Science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マイナビ出版出版年月2020年02月サイズ323P 24cmISBNコード
3,168 円
◆◆◆おおむね良好な状態です。中古商品のため使用感等ある場合がございますが、品質には十分注意して発送いたします。 【毎日発送】 商品状態 著者名 足立悠 出版社名 リックテレコム 発売日 2017年1
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＜p＞＜b＞Implement various state-of-the-art architectures, such as GANs and autoencoders, for image gen
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