Detail Buku
Togamas Ecommerce Dasar-dasar Deep Learning Dan Implementasinya

Dalam sepuluh tahun terakhir, pada ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) berkembang metode pembelajaran pada mesin yang dikenal dengan nama Deep Learning. Metode ini berkembang cukup pesat, didukung oleh perkembangan kemampuan hardware yang juga cepat dan memadai. Deep learning merupakan sebuah metode pembelajaran terhadap data yang bertujuan untuk membuat representasi (abstraksi) data secara bertingkat menggunakan sejumlah layer pengolahan data. Deep learning menekankan bahwa representasi data tersebut tidak dibuat secara eksplisit oleh manusia tetapi dihasilkan oleh sebuah algoritma pembelajaran.

Buku ini menguraikan beberapa konsep dasar dari deep learning dengan pendekatan matematika terapan dan pemrogramannya. Pembahasan dimulai dari Pengenalan Deep Learning dan pengertian-pengertian dasar yang terkait, Model Neural Network pada Deep Learning (Neural Network, Back Propagation, Single-layer dan Multi-layer Neural Network, Convolutional Neural Network), Model Klasifikasi pada Deep Learning (seperti AlexNet, VGGNet, GoogleNet, Residual Network) serta Model Regresi pada Deep Learning (Deep Regresion, Recurrent Neural Network, Gated Recurrent Unit, Long Short-term Memory). Pada setiap model yang dibahas, langsung diberikan contoh-contoh penerapannya dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.

9786237498773 53100
Dasar-dasar Deep Learning Dan Implementasinya
53100

Dalam sepuluh tahun terakhir, pada ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) berkembang metode pembelajaran pada mesin yang dikenal dengan nama Deep Learning. Metode ini berkembang cukup pesat, didukung oleh perkembangan kemampuan hardware yang juga cepat dan memadai. Deep learning merupakan sebuah metode pembelajaran terhadap data yang bertujuan untuk membuat representasi (abstraksi) data secara bertingkat menggunakan sejumlah layer pengolahan data. Deep learning menekankan bahwa representasi data tersebut tidak dibuat secara eksplisit oleh manusia tetapi dihasilkan oleh sebuah algoritma pembelajaran.

Buku ini menguraikan beberapa konsep dasar dari deep learning dengan pendekatan matematika terapan dan pemrogramannya. Pembahasan dimulai dari Pengenalan Deep Learning dan pengertian-pengertian dasar yang terkait, Model Neural Network pada Deep Learning (Neural Network, Back Propagation, Single-layer dan Multi-layer Neural Network, Convolutional Neural Network), Model Klasifikasi pada Deep Learning (seperti AlexNet, VGGNet, GoogleNet, Residual Network) serta Model Regresi pada Deep Learning (Deep Regresion, Recurrent Neural Network, Gated Recurrent Unit, Long Short-term Memory). Pada setiap model yang dibahas, langsung diberikan contoh-contoh penerapannya dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.

0 Gava Media Indonesia< 9786237498773

Dasar-dasar Deep Learning Dan Implementasinya

Yaya Heryadi, Teguh Wahyono
Rp. 59.000
Rp. 53.100

DESKRIPSI

Dalam sepuluh tahun terakhir, pada ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) berkembang metode pembelajaran pada mesin yang dikenal dengan nama Deep Learning. Metode ini berkembang cukup pesat, didukung oleh perkembangan kemampuan hardware yang juga cepat dan memadai. Deep learning merupakan sebuah metode pembelajaran terhadap data yang bertujuan untuk membuat representasi (abstraksi) data secara bertingkat menggunakan sejumlah layer pengolahan data. Deep learning menekankan bahwa representasi data tersebut tidak dibuat secara eksplisit oleh manusia tetapi dihasilkan oleh sebuah algoritma pembelajaran.

Buku ini menguraikan beberapa konsep dasar dari deep learning dengan pendekatan matematika terapan dan pemrogramannya. Pembahasan dimulai dari Pengenalan Deep Learning dan pengertian-pengertian dasar yang terkait, Model Neural Network pada Deep Learning (Neural Network, Back Propagation, Single-layer dan Multi-layer Neural Network, Convolutional Neural Network), Model Klasifikasi pada Deep Learning (seperti AlexNet, VGGNet, GoogleNet, Residual Network) serta Model Regresi pada Deep Learning (Deep Regresion, Recurrent Neural Network, Gated Recurrent Unit, Long Short-term Memory). Pada setiap model yang dibahas, langsung diberikan contoh-contoh penerapannya dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.

DETAIL BUKU

Penerbit : Gava Media
Tahun : 2021
Halaman : -
Berat : 300 Gram
Dimensi : 14 x 21 Cm
Bahasa : Indonesia
Cover : Soft
ISBN/EAN : 9786237498773
  • Machine Learning: Konsep Dan Implementasi
    Yaya Heryadi, Teguh Wahyono
    Rp. 66.000
    Rp. 59.400
  • Tindak Pidana Pencucian Uang Di Indonesia
    Yurizal
    Rp. 75.000
    Rp. 67.500
  • Tindak Pidana Korupsi Di Indonesia
    Yurizal
    Rp. 75.000
    Rp. 67.500
  • Menjerat Pelaku Tindak Pidana Korporasi Di Indonesia
    Yurizal
    Rp. 75.000
    Rp. 67.500
  • Pengembangan Pelabuhan Berkelanjutan: Investasi Swasta Dan Peningkatan Daya Saing
    I Wayan Rusastra
    Rp. 110.000
    Rp. 99.000
  • Penegakan Hukum Tindak Pidana Cyber Crime
    Yurizal
    Rp. 75.000
    Rp. 67.500
  • NICNOC / Nursing Interventions & Nursing Outcome Classification Edisi 6 & 7
    Howar K. Butcher, Sue Moorhead
    Rp. 530.000
    Rp. 477.000
  • Merdeka Belajar: Menjadi Manusia Autentik
    Momon Sudarma
    Rp. 100.000
    Rp. 90.000

RATING DAN ULASAN

RATING PELANGGAN

  • |
  • 0 dari 5
Berdasarkan 0 Peringkat & Ulasan
Rekomendasi
0
Sangat Puas
0
Puas
0
Di Bawah Rata-Rata
0
Tidak Puas
0