Deep Learning / (Record no. 10302)

000 -Đầu biểu
02637nam a22003017a 4500
005 - Thời gian tạo/Chỉnh sửa
20240729155143.0
008 - Cấu thành dữ liệu có độ dài cố định -- Thông tin chung
230208b vm ||||| |||| 00| | vie d
020 ## - Chỉ số ISBN
Số ISBN 9780262035613
040 ## - Nguồn biên mục
Cơ quan biên mục gốc ISVNU
041 ## - Mã ngôn ngữ
Mã ngôn ngữ chính văn eng
082 ## - Chỉ số phân loại DDC
Chỉ số cutter DEE
Ký hiệu phân loại 006.31
100 ## - Tiêu đề chính - Tên cá nhân
Tên cá nhân Goodfellow, Ian
245 ## - Nhan đề và thông tin trách nhiệm
Nhan đề Deep Learning /
Thông tin trách nhiệm Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
250 ## - Lần xuất bản
Thông tin lần xuất bản Illustrated edition
260 ## - Địa chỉ xuất bản
Nơi xuất bản Cambridge, MA : MIT Press
Nhà xuất bản The MIT Press,
Năm xuất bản, phát hành 2013
300 ## - Mô tả vật lý
Số trang 800 p. ;
Khổ cỡ 28 cm.
520 ## - Tóm tắt/Chú giải
Tóm tắt Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning.<br/>The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models.<br/>Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.
650 ## - Từ khóa kiểm soát
Từ khóa kiểm soát Machine learning
-- Artificial Intelligent
650 ## - Từ khóa kiểm soát
Từ khóa kiểm soát Deep learning (Machine learning)
653 ## - Từ khóa tự do
Từ khóa tự do Học bằng máy
653 ## - Từ khóa tự do
Từ khóa tự do Trí tuệ nhân tạo
700 ## - Tiêu đề bổ sung - Tên cá nhân
Tên cá nhân Bengio, Yoshua
700 ## - Tiêu đề bổ sung - Tên cá nhân
Tên cá nhân Courville, Aaron
911 ## - Thông tin người biên mục
Người nhập H.Quyên
918 ## - Mã học phần
Mã học phần INS3080
919 ## - Chuyên ngành
Chương trình đào tạo Chương trình AIT
Loại tài liệu Sách tham khảo chương trình AIT
Mã học phần INS3080
Tên học phần Trí tuệ nhân tạo
-- Artificial Intelligent
942 ## - Dạng tài liệu (KOHA)
Nguồn phân loại
Kiểu tài liệu Sách tham khảo
Holdings
Dừng lưu thông Mất tài liệu Nguồn phân loại Hư hỏng tài liệu Không cho mượn Thư viện sở hữu Thư viện hiện tại Kho tài liệu Ngày bổ sung Số lần ghi mượn Ký hiệu phân loại Đăng ký cá biệt Được ghi mượn Cập nhật lần cuối Ngày ghi mượn cuối Ngày áp dụng giá thay thế Kiểu tài liệu
N/A N/A   N/A N/A Thư viện Trường Quốc tế - Cơ sở Hòa Lạc Thư viện Trường Quốc tế - Cơ sở Hacinco Kho STK tiếng Anh 07/11/2023 2 006.31 DEE 2016 HL.1/00628 16/10/2024 16/09/2024 16/09/2024 07/11/2023 Sách tham khảo