Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je cadeautjes zeker op tijd in huis hebben voor de feestdagen? Kom langs in onze winkels en vind het perfecte geschenk!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Je cadeautjes zeker op tijd in huis hebben voor de feestdagen? Kom langs in onze winkels en vind het perfecte geschenk!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
El diseño de los modelos de inteligencia artificial se realiza a través de tres pilares esenciales: Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo y Ciencia de Datos. Utilizando MATLAB, ingenieros y otros expertos han desplegado gran variedad de aplicaciones de aprendizaje automático que generan automáticamente funcionalidades a partir de datos de entrenamiento y optimizan modelos de todo tipo. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales. El proceso de este aprendizaje se denomina profundo porque la estructura de estas redes consiste en tener múltiples entradas, salidas y capas ocultas. Cada capa contiene unidades que transforman los datos de entrada en información y, de este modo, la capa siguiente puede utilizarla para una determinada tarea predictiva. De este modo, una máquina puede aprender a través de su propio procesamiento de datos. MATLAB reduce significativamente el tiempo necesario para preprocesar y etiquetar conjuntos de datos con aplicaciones específicas de dominio para datos de audio, vídeo, imagen y texto. Sincroniza series tempor