Код товара: 5106248412
Practical Deep Reinforcement Learning with Python: Concise Implementation of Algorithms, Simplified Maths, and Effective Use of TensorFlow and PyTorch
Тип книги:
Печатная книга
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
0
Год выпуска
2022
Тип бумаги в книге
Мелованная матовая
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печатная книга
О книге
Введение в книгу : A timely 2022 AI, data, and analytics book focused on Practical Deep Reinforcement Learning with Python. It is ideal for learners, developers, researchers, and business-minded techn
Товар не доставляется в ваш город
Доставка недоступна
Магазин
Подписаться
Auroramn
Перейти
4.7
Чат
Заказы
2.8 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Введение в книгу : A timely 2022 AI, data, and analytics book focused on Practical Deep Reinforcement Learning with Python. It is ideal for learners, developers, researchers, and business-minded technical readers who want to understand important concepts and turn them into practical skills. With 398 pages, it gives readers enough depth for structured learning and practical reference.
#компьютер
- Артикул
- 5106248412
- Автор на обложке
- 0
- Год выпуска
- 2022
- Тип бумаги в книге
- Мелованная матовая
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печатная книга
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 398
- Размеры, мм
- 251*179*25
- Вес товара, г
- 763
- ISBN
- 978-9355512055
- Сохранность книги
- Очень хорошая
Подборки товаров в категории Научная и научно-популярная литература
Отзывы о товаре
0
Practical Deep Reinforcement Learning with Python: Concise Implementation of Algorithms, Simplified Maths, and Effective Use of TensorFlow and PyTorch
Рейтинга пока нет. Он формируется на основе актуальных отзывов на заказанные и оплаченные товары
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.