and their applicationsThe book concludes by explaining how to deploy models on cloud platforms such as Google Cloud and Amazon Web Services Aws and also how to use transfer learning to improve model performance. Beginning with Deep Learning Using TensorFlow - A Beginner's Guide to TensorFlow and Keras for Practicing Deep Learning Principles In today's rapidly evolving technological landscape, understanding the principles of deep learning is crucial for individuals who seek to thrive in their respective fields. This book provides a comprehensive guide to mastering the fundamentals of deep learning using TensorFlow and Keras, two industry-standard libraries for developing and training artificial neural networks. As technology continues to shape our world, it is essential to develop a personal paradigm for perceiving and adapting to the technological process of developing modern knowledge. By doing so, we can better prepare ourselves for the challenges and opportunities that lie ahead. The first step towards mastering deep learning is to understand the basics of machine learning. The book begins by covering the essentials of machine learning, laying a solid foundation for the more advanced concepts that follow. It then delves into the configuration of an Anaconda development environment, which is essential for practicing deep learning. This environment includes popular packages such as NumPy, SciPy, and Matplotlib, all of which are vital for data analysis and visualization. TensorFlow is the de facto standard library for deep learning, and this book covers both versions 1x and 2x extensively. The author explains neural networks in a systematic and detailed manner, starting with a single neuron and progressing through deep multilayer networks. This approach allows readers to gain a thorough understanding of how these networks function and how they can be applied in practical scenarios.

и их приложения В заключение книга объясняет, как развертывать модели на облачных платформах, таких как Google Cloud и Amazon Web Services Aws, а также как использовать обучение передаче для повышения производительности модели. Начиная с глубокого обучения с использованием TensorFlow - руководство для начинающих по TensorFlow и Keras для практики принципов глубокого обучения В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте понимание принципов глубокого обучения имеет решающее значение для людей, которые стремятся процветать в своих областях. В этой книге представлено исчерпывающее руководство по освоению основ глубокого обучения с использованием TensorFlow и Keras - двух стандартных для индустрии библиотек для разработки и обучения искусственных нейронных сетей. Поскольку технологии продолжают формировать наш мир, важно разработать личную парадигму восприятия и адаптации к технологическому процессу развития современных знаний. Поступая так, мы сможем лучше подготовиться к предстоящим вызовам и возможностям. Первый шаг к освоению глубокого обучения - понимание основ машинного обучения. Книга начинается с освещения основ машинного обучения, закладывая прочную основу для более продвинутых концепций, которые следуют далее. Затем он углубляется в конфигурацию среды разработки Anaconda, которая необходима для практики глубокого обучения. Эта среда включает популярные пакеты, такие как NumPy, SciPy и Matplotlib, которые жизненно важны для анализа и визуализации данных. TensorFlow является де-факто стандартной библиотекой для глубокого обучения, и эта книга широко охватывает обе версии 1x и 2x. Автор объясняет нейронные сети систематически и подробно, начиная с одного нейрона и продвигаясь через глубокие многослойные сети. Такой подход позволяет читателям получить полное представление о том, как функционируют эти сети и как их можно применять в практических сценариях.

et leurs applications En conclusion, le livre explique comment déployer des modèles sur des plates-formes cloud telles que Google Cloud et Amazon Web Services Aws, ainsi que comment utiliser la formation en transmission pour améliorer les performances du modèle. En commençant par le deep learning en utilisant TensorFlow - un guide pour les débutants sur TensorFlow et Keras pour la pratique des principes du deep learning Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, la compréhension des principes du deep learning est essentielle pour les personnes qui cherchent à s'épanouir dans leurs domaines. Ce livre fournit un guide complet pour apprendre les bases de l'apprentissage profond en utilisant TensorFlow et Keras - deux bibliothèques standard pour l'industrie du développement et de l'apprentissage des réseaux neuronaux artificiels. Alors que la technologie continue de façonner notre monde, il est important de développer un paradigme personnel de perception et d'adaptation au processus technologique de développement des connaissances modernes. Ce faisant, nous pourrons mieux nous préparer aux défis et aux opportunités à venir. La première étape vers l'apprentissage profond est de comprendre les bases de l'apprentissage automatique. livre commence par mettre en lumière les bases de l'apprentissage automatique, jetant les bases solides des concepts plus avancés qui suivent. Il s'oriente ensuite vers la configuration de l'environnement de développement Anaconda, indispensable à la pratique de l'apprentissage profond. Cet environnement comprend des paquets populaires tels que NumPy, SciPy et Matplotlib, qui sont essentiels pour l'analyse et la visualisation des données. TensorFlow est de facto une bibliothèque standard pour l'apprentissage profond, et ce livre couvre largement les deux versions 1x et 2x. L'auteur explique les réseaux neuronaux de manière systématique et détaillée, en commençant par un seul neurone et en progressant à travers des réseaux multicouches profonds. Cette approche permet aux lecteurs d'avoir une idée complète du fonctionnement de ces réseaux et de la façon dont ils peuvent être appliqués dans des scénarios pratiques.

y sus aplicaciones En conclusión, el libro explica cómo implementar modelos en plataformas en la nube como Google Cloud y Amazon Web Services Aws, así como cómo utilizar el aprendizaje de transmisión para mejorar el rendimiento del modelo. Desde el aprendizaje profundo con TensorFlow - Guía para principiantes en TensorFlow y Keras para la práctica de los principios del aprendizaje profundo En el panorama tecnológico en rápida evolución, comprender los principios del aprendizaje profundo es crucial para las personas que buscan prosperar en sus campos. Este libro presenta una guía exhaustiva para dominar los fundamentos del aprendizaje profundo utilizando TensorFlow y Keras, dos bibliotecas estándar de la industria para desarrollar y enseñar redes neuronales artificiales. A medida que la tecnología continúa dando forma a nuestro mundo, es importante desarrollar un paradigma personal de percepción y adaptación al proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno. Al hacerlo, podremos prepararnos mejor para los desafíos y oportunidades que tenemos por delante. primer paso para dominar el aprendizaje profundo es comprender los fundamentos del aprendizaje automático. libro comienza con la iluminación de los fundamentos del aprendizaje automático, sentando una base sólida para los conceptos más avanzados que siguen. A continuación, se profundiza en la configuración del entorno de desarrollo de Anaconda, esencial para la práctica del aprendizaje profundo. Este entorno incluye paquetes populares como NumPy, SciPy y Matplotlib, que son vitales para el análisis y la visualización de datos. TensorFlow es una biblioteca de facto estándar para el aprendizaje profundo, y este libro cubre ampliamente ambas versiones 1x y 2x. autor explica las redes neuronales de forma sistemática y detallada, partiendo de una sola neurona y avanzando a través de redes de múltiples capas profundas. Este enfoque permite a los lectores tener una visión completa de cómo funcionan estas redes y cómo se pueden aplicar en escenarios prácticos.

e seus aplicativos Para terminar, o livro explica como implementar modelos em plataformas na nuvem, como Google Cloud e Amazon Web Services Aws, e como usar o treinamento de transferência para melhorar o desempenho do modelo. A partir de um aprendizado profundo com o uso de TensorFlow - um guia para os iniciantes em TensorFlow e Keras para a prática dos princípios do aprendizado profundo No panorama tecnológico em desenvolvimento moderno, compreender os princípios do aprendizado profundo é fundamental para as pessoas que buscam prosperar em suas áreas. Este livro fornece um guia abrangente para aprender os fundamentos da aprendizagem profunda usando o TensorFlow e o Keras - duas bibliotecas padrão para a indústria de desenvolvimento e aprendizagem de redes neurais artificiais. Como a tecnologia continua a moldar o nosso mundo, é importante desenvolver um paradigma pessoal de percepção e adaptação ao processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Ao fazermos isso, podemos preparar-nos melhor para os próximos desafios e oportunidades. O primeiro passo para aprender a aprender profundamente é compreender os fundamentos do aprendizado de máquina. O livro começa com a iluminação dos fundamentos do aprendizado de máquina, estabelecendo uma base sólida para conceitos mais avançados que seguem. Depois, aprofundou-se na configuração do ambiente de desenvolvimento da Anaconda, essencial para a prática de aprendizado profundo. Este ambiente inclui pacotes populares como NumPy, SciPy e Matplotlib, que são essenciais para a análise e visualização de dados. TensorFlow é uma biblioteca padrão de facto para o aprendizado profundo, e este livro abrange amplamente ambas as versões 1x e 2x. O autor explica as redes neurais de forma sistemática e detalhada, a partir de um único neurônio e avançando através de redes profundas em camadas. Esta abordagem permite que os leitores tenham uma ideia completa de como essas redes funcionam e como podem ser aplicadas em cenários práticos.

e le loro applicazioni In conclusione, il libro spiega come implementare modelli su piattaforme cloud come Google Cloud e Amazon Web Services Aws e come utilizzare la formazione di trasferimento per migliorare le prestazioni del modello. Partendo da una formazione approfondita con l'uso di - un manuale per principianti e Keras per la pratica dei principi di formazione profonda In un panorama tecnologico in continua evoluzione, la comprensione dei principi dell'apprendimento profondo è fondamentale per le persone che desiderano prosperare nelle loro aree. Questo libro fornisce un manuale completo per imparare le basi dell'apprendimento approfondito con TensorFlow e Keras, due librerie standard per lo sviluppo e l'apprendimento di reti neurali artificiali. Poiché la tecnologia continua a formare il nostro mondo, è importante sviluppare un paradigma personale di percezione e adattamento al processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Se lo facciamo, possiamo prepararci meglio alle prossime sfide e opportunità. Il primo passo verso l'apprendimento profondo è capire le basi dell'apprendimento automatico. Il libro inizia illuminando le basi dell'apprendimento automatico, ponendo solide basi per i concetti più avanzati che seguono. Viene quindi approfondito nella configurazione dell'ambiente di sviluppo Anaconda, essenziale per la pratica di apprendimento approfondito. Questo ambiente include pacchetti popolari come NumPy, SciPy e Matplotlib, che sono essenziali per l'analisi e la visualizzazione dei dati. TensorFlow è una libreria standard di fatto per l'apprendimento approfondito, e questo libro comprende entrambe le versioni 1x e 2x. L'autore spiega le reti neurali in modo sistematico e dettagliato, partendo da un solo neurone e progredendo attraverso profonde reti a più livelli. Questo approccio consente ai lettori di avere un'idea completa di come funzionano queste reti e come possono essere utilizzate in scenari pratici.

und ihre Anwendungen Abschließend erklärt das Buch, wie Modelle auf Cloud-Plattformen wie Google Cloud und Amazon Web Services Aws bereitgestellt werden und wie Übertragungstraining genutzt werden kann, um die istung des Modells zu verbessern. Beginnend mit Deep arning mit TensorFlow - Ein itfaden für Anfänger zu TensorFlow und Keras, um Deep arning-Prinzipien zu üben In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist das Verständnis der Deep-arning-Prinzipien von entscheidender Bedeutung für Menschen, die in ihren Bereichen erfolgreich sein wollen. Dieses Buch bietet eine umfassende Anleitung zur Beherrschung der Grundlagen des Deep arning mit TensorFlow und Keras, zwei branchenüblichen Bibliotheken für die Entwicklung und das Training künstlicher neuronaler Netzwerke. Da Technologie unsere Welt weiterhin prägt, ist es wichtig, ein persönliches Paradigma der Wahrnehmung und Anpassung an den technologischen Prozess der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dadurch können wir uns besser auf die kommenden Herausforderungen und Chancen vorbereiten. Der erste Schritt zur Beherrschung von Deep arning besteht darin, die Grundlagen des maschinellen rnens zu verstehen. Das Buch beginnt damit, die Grundlagen des maschinellen rnens hervorzuheben und eine solide Grundlage für die weiter fortgeschrittenen Konzepte zu legen, die folgen. Anschließend geht es tiefer in die Konfiguration der Anaconda-Entwicklungsumgebung, die für die Deep-arning-Praxis unerlässlich ist. Diese Umgebung umfasst beliebte Pakete wie NumPy, SciPy und Matplotlib, die für die Datenanalyse und -visualisierung von entscheidender Bedeutung sind. TensorFlow ist de facto die Standard-Bibliothek für Deep arning und dieses Buch deckt beide Versionen 1x und 2x umfassend ab. Der Autor erklärt neuronale Netze systematisch und detailliert, beginnend mit einem einzelnen Neuron und bewegt sich durch tiefe, mehrschichtige Netze. Dieser Ansatz ermöglicht es den sern, sich ein umfassendes Bild davon zu machen, wie diese Netzwerke funktionieren und wie sie in praktischen Szenarien angewendet werden können.

i ich aplikacje Podsumowując, książka wyjaśnia, jak wdrożyć modele na platformach chmurowych, takich jak Google Cloud i Amazon Web Services Aws, oraz jak wykorzystać szkolenia transferowe do poprawy wydajności modelu. Począwszy od głębokiego uczenia się za pomocą TensorFlow - przewodnik dla początkujących do TensorFlow i Keras do praktykowania zasad głębokiego uczenia się W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym zrozumienie zasad głębokiego uczenia się jest kluczowe dla ludzi, którzy chcą rozwijać się w swoich dziedzinach. Ta książka zapewnia kompleksowy przewodnik do opanowania podstaw głębokiego uczenia się za pomocą TensorFlow i Keras, dwóch standardowych w branży bibliotek do rozwoju i szkolenia sztucznych sieci neuronowych. Ponieważ technologia nadal kształtuje nasz świat, ważne jest, aby rozwijać osobisty paradygmat percepcji i adaptacji do technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Dzięki temu możemy lepiej przygotować się na przyszłe wyzwania i możliwości. Pierwszym krokiem do opanowania głębokiego uczenia się jest zrozumienie podstaw uczenia maszynowego. Książka zaczyna się od podkreślenia podstaw uczenia maszynowego, kładąc solidny fundament dla bardziej zaawansowanych koncepcji, które następuje. Następnie zagłębia się w konfigurację środowiska rozwoju Anaconda, który jest niezbędny do głębokiej praktyki uczenia się. Środowisko to obejmuje popularne pakiety, takie jak NumPy, SciPy i Matplotlib, które są niezbędne do analizy i wizualizacji danych. TensorFlow jest de facto standardową biblioteką do głębokiego uczenia się, a ta książka obejmuje szeroko zarówno wersje 1x, jak i 2x. Autor wyjaśnia sieci neuronowe systematycznie i szczegółowo, zaczynając od jednego neuronu i postępując poprzez głębokie sieci warstwowe. Podejście to pozwala czytelnikom na pełne zrozumienie sposobu funkcjonowania tych sieci oraz sposobu ich stosowania w praktycznych scenariuszach.

והיישומים שלהם לסיכום, הספר מסביר כיצד לפרוס מודלים על פלטפורמות ענן כמו Google Cloud ו-Amazon Web Services Aws, וכיצד להשתמש באימוני העברה לשיפור ביצועי המודל. החל מלמידה מעמיקה באמצעות TensorFlow - מדריך למתחילים לטנסורפלו וקרס לתרגול עקרונות למידה מעמיקה בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות, הבנת עקרונות למידה עמוקה היא קריטית עבור אנשים שמחפשים לשגשג בתחומם. ספר זה מספק מדריך מקיף לשליטה ביסודות הלמידה העמוקה באמצעות TensorFlow ו-Karas, שתי ספריות סטנדרטיות לתעשייה לפיתוח ואימון רשתות עצביות מלאכותיות. כשהטכנולוגיה ממשיכה לעצב את עולמנו, חשוב לפתח פרדיגמה אישית של תפיסה והתאמה לתהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. אם נעשה כן, נוכל להתכונן טוב יותר לקשיים ולהזדמנויות הצפויים לנו. הצעד הראשון למידה מעמיקה הוא הבנת היסודות של למידת מכונה. הספר מתחיל בכך שהוא מדגיש את יסודות למידת המכונה, ומניח יסוד מוצק למושגים המתקדמים יותר הבאים. לאחר מכן הוא מתעמק בתצורת סביבת הפיתוח של אנקונדה, שהיא חיונית לתרגול למידה עמוקה. סביבה זו כוללת חבילות פופולריות כגון NumPy, Scipy ו-Matplotlib, אשר חיוניות לניתוח נתונים והדמיה. TensorFlow היא הספרייה הסטנדרטית דה פקטו ללמידה עמוקה, וספר זה מכסה באופן רחב הן גרסאות 1X והן 2X. המחבר מסביר רשתות עצביות באופן שיטתי ובפרטים, החל בנוירון יחיד וכלה ברשתות עמוקות. גישה זו מאפשרת לקוראים להבין לגמרי כיצד רשתות אלו מתפקדות וכיצד ניתן ליישם אותן בתרחישים מעשיים.''

ve uygulamaları Sonuç olarak, kitap Google Cloud ve Amazon Web Services Aws gibi bulut platformlarında modellerin nasıl dağıtılacağını ve model performansını artırmak için aktarım eğitiminin nasıl kullanılacağını açıklar. Derin öğrenme ilkelerini uygulamak için TensorFlow ve Keras'a başlangıç kılavuzu olan TensorFlow'u kullanarak derin öğrenme ile başlamak Günümüzün hızla gelişen teknoloji ortamında, derin öğrenme ilkelerini anlamak, alanlarında başarılı olmak isteyen insanlar için kritik öneme sahiptir. Bu kitap, yapay sinir ağlarını geliştirmek ve eğitmek için iki endüstri standardı kütüphanesi olan TensorFlow ve Keras'ı kullanarak derin öğrenmenin temellerini öğrenmek için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Teknoloji dünyamızı şekillendirmeye devam ederken, modern bilgiyi geliştiren teknolojik sürece kişisel bir algı ve adaptasyon paradigması geliştirmek önemlidir. Bunu yaparak, önümüzdeki zorluklara ve fırsatlara daha iyi hazırlanabiliriz. Derin öğrenmede ustalaşmanın ilk adımı, makine öğreniminin temellerini anlamaktır. Kitap, makine öğreniminin temellerini vurgulayarak başlar ve takip eden daha gelişmiş kavramlar için sağlam bir temel oluşturur. Daha sonra derin öğrenme pratiği için gerekli olan Anaconda geliştirme ortamının konfigürasyonuna girer. Bu ortam, veri analizi ve görselleştirme için hayati önem taşıyan NumPy, SciPy ve Matplotlib gibi popüler paketleri içerir. TensorFlow, derin öğrenme için fiili standart kütüphanedir ve bu kitap geniş bir şekilde hem 1x hem de 2x sürümlerini kapsar. Yazar, sinir ağlarını sistematik ve ayrıntılı olarak açıklar, tek bir nöronla başlar ve derin katmanlı ağlarda ilerler. Bu yaklaşım, okuyucuların bu ağların nasıl işlediğini ve pratik senaryolarda nasıl uygulanabileceklerini tam olarak anlamalarını sağlar.

وتطبيقاتها في الختام، يشرح الكتاب كيفية نشر النماذج على المنصات السحابية مثل Google Cloud و Amazon Web Services Aws، وكيفية استخدام تدريب النقل لتحسين أداء النموذج. بدءًا من التعلم العميق باستخدام TensorFlow - دليل المبتدئين إلى TensorFlow و Keras لممارسة مبادئ التعلم العميق في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، يعد فهم مبادئ التعلم العميق أمرًا بالغ الأهمية للأشخاص الذين يتطلعون إلى الازدهار في مجالاتهم. يقدم هذا الكتاب دليلاً شاملاً لإتقان أساسيات التعلم العميق باستخدام TensorFlow و Keras، وهما مكتبتان قياسيتان في الصناعة لتطوير وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية. مع استمرار التكنولوجيا في تشكيل عالمنا، من المهم تطوير نموذج شخصي للإدراك والتكيف مع العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. وبذلك يمكننا أن نستعد بشكل أفضل للتحديات والفرص المقبلة. الخطوة الأولى لإتقان التعلم العميق هي فهم أساسيات التعلم الآلي. يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على أساسيات التعلم الآلي، ووضع أساس متين للمفاهيم الأكثر تقدمًا التالية. ثم يتعمق في تكوين بيئة تطوير أناكوندا، وهي ضرورية لممارسة التعلم العميق. تتضمن هذه البيئة حزمًا شائعة مثل NumPy و SciPy و Matplotlib، والتي تعتبر حيوية لتحليل البيانات وتصورها. TensorFlow هي المكتبة القياسية الفعلية للتعلم العميق، ويغطي هذا الكتاب على نطاق واسع إصدارات 1x و 2x. يشرح المؤلف الشبكات العصبية بشكل منهجي وتفصيلي، بدءًا من خلية عصبية واحدة والتقدم عبر شبكات ذات طبقات عميقة. يسمح هذا النهج للقراء باكتساب فهم كامل لكيفية عمل هذه الشبكات وكيف يمكن تطبيقها في السيناريوهات العملية.

그리고 그들의 응용 프로그램은 결론적으로 Google Cloud 및 Amazon Web Services Aws와 같은 클라우드 플랫폼에 모델을 배포하는 방법과 전송 교육을 사용하여 모델 성능을 향상시키는 방법을 설명합니다. 딥 러닝 원칙을 실천하기위한 TensorFlow 및 Keras의 초보자 안내서 인 TensorFlow를 사용한 딥 러닝부터 시작 오늘날의 빠르게 진화하는 기술 환경에서 딥 러닝 원칙을 이해하는 것은 해당 분야에서 번창하려는 사람들에게 중요합니다. 이 책은 인공 신경망을 개발하고 훈련시키기위한 산업 표준 라이브러리 인 TensorFlow와 Keras를 사용하여 딥 러닝의 기본 사항을 마스터하는 포괄적 인 가이드를 제공합니다. 기술이 세상을 계속 형성함에 따라 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스에 대한 인식과 적응의 개인적인 패러다임을 개발하는 것이 중요합니다. 그렇게함으로써 앞으로의 도전과 기회에 대비할 수 있습니다. 딥 러닝을 마스터하는 첫 번째 단계는 머신 러닝의 기본 사항을 이해하는 것입니다. 이 책은 머신 러닝의 기본을 강조하고 다음과 같은 고급 개념을위한 견고한 토대를 마련하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 딥 러닝 연습에 필수적인 Anaconda 개발 환경의 구성을 탐구합니다. 이 환경에는 데이터 분석 및 시각화에 필수적인 NumPy, SciPy 및 Matplotlib와 같은 인기있는 패키지가 포함됩니다. TensorFlow는 딥 러닝을위한 사실상의 표준 라이브러리이며, 이 책은 1x 및 2x 버전을 모두 다룹니다. 저자는 단일 뉴런으로 시작하여 심층 네트워크를 통해 진행되는 신경망을 체계적이고 상세하게 설명합니다. 이 접근 방식을 통해 독자는 이러한 네트워크의 기능과 실제 시나리오에 적용되는 방법을 완전히 이해할 수 있습니다.

とそのアプリケーション結論として、本はGoogle CloudやAmazon Web Services Awsなどのクラウドプラットフォームにモデルを展開する方法と、モデルのパフォーマンスを向上させるための転送トレーニングを使用する方法を説明しています。TensorFlowとKerasの初心者向けガイドであるTensorFlowを使用したディープラーニングから始まり、ディープラーニングの原則を実践します。この本は、人工ニューラルネットワークの開発とトレーニングのための2つの業界標準ライブラリであるTensorFlowとKerasを使用してディープラーニングの基礎を習得するための包括的なガイドを提供します。テクノロジーが私たちの世界を形作り続けるにつれて、現代の知識を発展させる技術プロセスへの知覚と適応の個人的パラダイムを開発することが重要です。そうすることで、今後の課題や機会に備えることができます。ディープラーニングを習得するための第一歩は、機械学習の基礎を理解することです。この本は、機械学習の基本を強調し、次のより高度な概念のための確かな基礎を築くことから始まります。その後、ディープラーニングの実践に不可欠なAnaconda開発環境の構成を掘り下げます。この環境には、データ分析や可視化に不可欠なNumPy、 SciPy、 Matplotlibなどの一般的なパッケージが含まれています。TensorFlowはディープラーニングのためのデファクトスタンダードライブラリであり、この本は1x版と2x版の両方を幅広くカバーしています。ニューラルネットワークを体系的かつ詳細に説明し、1つのニューロンから始まり、深層ネットワークを介して進行する。このアプローチにより、読者はこれらのネットワークがどのように機能し、どのように実用的なシナリオに適用できるかを完全に理解することができます。

鋼鐵船和鋼鐵俠：向第二次世界大戰的戰艦致敬，並向第二次世界大戰期間的戰艦和士兵致敬。這些船只，從大型戰艦到PT靈巧的船只，在盟軍的勝利中發揮了關鍵作用，他們的遺產今天繼續激勵和培育我們。該書探討了使這些船只成為可能的技術進步，以及它們如何隨著時間的流逝而發展，以滿足不斷變化的戰爭需求。它還強調了駕駛這些船只的人的英勇和犧牲，以及他們的服務對沖突結果的影響。這本書首先研究了戰爭的第一，當時美國海軍仍在從大蕭條的破壞性影響中恢復過來。盡管存在這些問題，海軍還是開始在雷達和聲納等新技術上進行大量投資，這將使他們在與軸心國的戰鬥中占據優勢。隨著戰爭的進行，海軍繼續創新，開發出能夠更好地滿足現代海軍戰爭要求的新型艦船。其中包括允許飛機在海上起飛和降落的航空母艦，以及可以默默地騷擾敵艦並用魚雷淹沒它們的潛艇。