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Ce livre utilise UML comme catalyseur pour aider les développeurs de logiciels à concevoir des architectures de modèles d'apprentissage profond. Il offre également aux entreprises logicielles une approche de la conception de plates-formes d'intelligence artificielle de niveau production pour la création, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage profond. Par conséquent, l'ouvrage présente d'abord à ses lecteurs une vue pratique du Deep Learning, de l'architecture pilotée par les modèles, des normes UML et de la génération d'instances de métamodèles dans les moindres détails.…mehr

Produktbeschreibung
Ce livre utilise UML comme catalyseur pour aider les développeurs de logiciels à concevoir des architectures de modèles d'apprentissage profond. Il offre également aux entreprises logicielles une approche de la conception de plates-formes d'intelligence artificielle de niveau production pour la création, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage profond. Par conséquent, l'ouvrage présente d'abord à ses lecteurs une vue pratique du Deep Learning, de l'architecture pilotée par les modèles, des normes UML et de la génération d'instances de métamodèles dans les moindres détails. Ensuite, il conduit les lecteurs au Saint Graal, c'est-à-dire aux nuances du "métamodèle UML pour l'apprentissage profond".
Autorenporträt
Arun Veeramani e Harsh Vardhan - AI Specialist in Product division of Digital Transformation Service Organization. Ambos os autores colaboraram no passado para a criação do Award Winning Software Product in Big Data and Machine Learning Optimization. Têm uma rica experiência no campo da IA Aplicada, Grandes Dados e Computação Distribuída.