logo
Фотографии покупателей
Купите комплект
67,88 р. 75,42 р.
–10%
Товар из подборки Топ нехудожественной литературы, Сувениры для программистов, Топ товаров 2025 года
Серия Библиотека программиста
Издательство Питер
Год издания 2025
Страниц 512
Переплет Мягкая обложка
Формат (ширина)х(высота) Увеличенный 170×(215–260)
Размер издания 170x240 мм
ISBN 978-5-4461-1923-3
Возрастные ограничения 16+
Изготовитель ООО "Питер Мейл". РФ, 198206, г. Санкт-Петербург, Петергофское ш, д. 73, лит. А29
Импортер ООО "Питер М", 220020, РБ, г. Минск, ул. Тимирязева, д.121, корп.3, к. 214
Доставка Самовывоз — бесплатно.
Курьером по Минску — 3,99 р., бесплатно при заказе от 100,00 р.
Срок доставки устанавливается после оформления заказа.
Подробнее о видах доставки, доступных в вашем населенном пункте,  — в разделе «Виды доставки».
Все параметры
Cреди ваших покупок нет этого товара. Вы можете оставлять отзывы только к товарам, которые покупали на OZ.by
Напишите отзыв о книге или задайте вопрос
  • Оставить отзыв
  • Задать вопрос
Ваша оценка
ужасно
плохо
нормально
хорошо
отлично
Вам запрещено оставлять комментарии
C этим товаром покупают
TensorFlow для глубокого обучения
-12%
TensorFlow для глубокого обучения
Цена: 36,82 р. Старая цена: 41,84

TensorFlow для глубокого обучения

Бхарат Рамсундар, Босаг Заде Реза, 2020
Рейтинг 5 из 5 (по результату 1 голосов)
Грокаем глубокое обучение
-10%
Грокаем глубокое обучение
Цена: 41,45 р. Старая цена: 46,06

Грокаем глубокое обучение

Эндрю Траск, 2019
Рейтинг 5 из 5 (по результату 1 голосов)
Глубокое обучение
-9%
Глубокое обучение
Цена: 117,68 р. Старая цена: 129,32

Глубокое обучение

Ян Гудфеллоу, Иошуа Бенджио, Аарон Курвилль, 2017
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения
-12%
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения
Цена: 63,43 р. Старая цена: 72,08

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения

К. Галлатин , Крис Элбон, 2024