Tensorflow 2.X en la nube de Colaboratory: Una introducción al aprendizaje profundo en el servicio en la nube de Google

1. Introducción al Deep Learning2. Construye tu Primera Red Neuronal con Google Colab3. Trabajando con Datos de TensorFlow4. Trabajando con Otros Datos5. Clasificación6. Regresión7. Redes Neuronales Convolucionales8. Generación Automatizada de Texto9. Análisis de Sentimiento10. Predicción de Series Temporales con RNNs

Autor: David Paper
Editorial: Apress
Publicado: 14/01/2021
Páginas: 264
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.12 libras
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 0.61d
ISBN13: 9781484266489
ISBN10: 148426648X
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | General
- Informática | Teoría de la Información

Sobre el Autor
El Dr. David Paper es profesor titular en la Utah State University (USU) en el departamento de Sistemas de Información de Gestión. Cuenta con más de 30 años de experiencia docente en educación superior. En la USU, ha impartido clases durante más de 26 años tanto en el aula como a distancia vía satélite. El Dr. Paper ha enseñado una variedad de clases a nivel de pregrado, posgrado y doctorado, pero se especializa en educación tecnológica. Tiene competencia en varios lenguajes de programación, pero su enfoque actual es el deep learning (Python) y la programación de bases de datos (PyMongo). El Dr. Paper ha publicado tres libros técnicos para profesionales de la industria, incluyendo Web Programming for Business: PHP Object-Oriented Programming with Oracle, Data Science Fundamentals for Python and MongoDB (Apress), y Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications: Data Science Fundamentals with Python (Apress). Es autor de más de 100 publicaciones académicas. Además de crecer en negocios familiares, el Dr. Paper ha trabajado para Texas Instruments, DLS, Inc., y la Phoenix Small Business Administration. Ha realizado consultoría de sistemas de información para IBM, AT&T, Octel, el Departamento de Transporte de Utah y el Space Dynamics Laboratory.