Introduction to Deep Learning for Engineers : (Record no. 387972)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03253nam a2200409 i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387972
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20231212160759.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220601s2020 sz | o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031796654
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-79665-4
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2020 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Arif, Tariq M.
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688377
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Introduction to Deep Learning for Engineers :
Resto del título Using Python and Google Cloud Platform
Mención de responsabilidad, etc. by Tariq M. Arif
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2020
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2020
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XV, 93 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Mechanical Engineering
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2573-3176
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Acknowledgments -- Introduction: Python and Array Operations -- Introduction to PyTorch -- Introduction to Deep Learning -- Deep Transfer Learning -- Case Study: Practical Implementation Through Transfer Learning -- Bibliography -- Author's Biography .
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book provides a short introduction and easy-to-follow implementation steps of deep learning using Google Cloud Platform. It also includes a practical case study that highlights the utilization of Python and related libraries for running a pre-trained deep learning model. In recent years, deep learning-based modeling approaches have been used in a wide variety of engineering domains, such as autonomous cars, intelligent robotics, computer vision, natural language processing, and bioinformatics. Also, numerous real-world engineering applications utilize an existing pre-trained deep learning model that has already been developed and optimized for a related task. However, incorporating a deep learning model in a research project is quite challenging, especially for someone who doesn't have related machine learning and cloud computing knowledge. Keeping that in mind, this book is intended to be a short introduction of deep learning basics through the example of a practical implementation case. The audience of this short book is undergraduate engineering students who wish to explore deep learning models in their class project or senior design project without having a full journey through the machine learning theories. The case study part at the end also provides a cost-effective and step-by-step approach that can be replicated by others easily.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2020
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031796661
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031796647
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031796678
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-79665-4
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 05/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Isabel Alonso
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   Q325.5 2020 EB eBook.01113171 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO