Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Winkels

Verlanglijstje

Winkels

Verlanglijstje

Zoeken

Volg ons op

140 winkels

Wist je dat er in Vlaanderen voor iedereen een Standaard Boekhandel is binnen een straal van 7 km?

Vind hier een winkel

€ 42,95

+ 85 punten

Levering 1 à 2 weken

Eenvoudig bestellen

Veilig betalen

Gratis thuislevering vanaf € 30 (via bpost)

Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

Plongez au coeur du deep learning avec la nouvelle bibliothèque de Google Tensorflow.js pour JavaScript

Tensorflow.js étend la bibliothèque de machine learning open source TensorFlow de Google à JavaScript pour entraîner et déployer des modèles d'apprentissage machine dans un navigateur. Accélérée par WebGL, la bibliothèque Tensorflow.js fonctionne également avec le runtime JavaScript côté serveur et fait partie de l'écosystème TensorFlow.
Cette librairie ouvre la porte à de nombreuses possibilités, puisqu'elle peut par exemple exploiter la webcam du navigateur. Et surtout, en mettant le Deep Learning à la portée des développeurs Javascript, il y a de fortes chances pour qu'elle contribue à une accélération de la diffusion du Deep Learning.

Au programme :

TensorFlow.js, une introduction en douceur

Pour commencer : Régression linéaire simple dans TensorFlow.js

Ajouter de la non-linéarité : Aller au-delà des sommes pondérées

Reconnaître les images et les sons à l'aide des réseaux de neurones convolutifs

Apprentissage par transfert : Réutiliser des réseaux de neurones pré-entraînés

Deep learning avancé avec TensorFlow.js - Travailler avec des données

Visualiser des données et des modèles

Sous-apprentissage, surapprentissage et flux de travail universel de l'apprentissage automatique

Deep learning pour les séquences et le texte

Les bases de l'apprentissage par renforcement profond

Tester, optimiser et déployer les modèles