دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Mark Stokes
سری:
ناشر: Independently Published
سال نشر: 2023
تعداد صفحات: 0
زبان: English
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 190 کیلوبایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Kotlin Coding and Deep Learning with Python Made Simple: A Beginner’s Guide to Programming به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب کد نویسی و یادگیری عمیق کاتلین با Python Made Simple: راهنمای مبتدی برای برنامه نویسی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Kotlin Book Introduction: Chapter 1: Introduction to Kotlin Programming Chapter 2: Setting Up Your Development Environment Chapter 3: Variables and Data Types in Kotlin Chapter 4: Operators and Expressions in Kotlin Chapter 5: Control Flow Statements in Kotlin Chapter 6: Functions in Kotlin Chapter 7: Object-Oriented Programming (OOP) in Kotlin Chapter 8: Encapsulation, Abstraction, and Polymorphism Chapter 9: Interfaces, Generics, and Exception Handling Chapter 10: File Input/Output Operations Chapter 11: Concurrency and Multithreading in Kotlin Chapter 12: Networking and HTTP Requests in Kotlin Chapter 13: Database Integration in Kotlin Chapter 14: Web Development in Kotlin Chapter 15: Testing in Kotlin Chapter 16: Concurrency and Multithreading in Kotlin Chapter 1: Introduction to Deep Learning Chapter 2: Getting Started with Python Chapter 3: Understanding Neural Networks Chapter 4: Basics of Machine Learning Chapter 5: Building Your First Neural Network Chapter 6: Deep Learning Libraries and Tools Chapter 7: Data Preparation and Preprocessing Chapter 8: Training and Evaluating Neural Networks Chapter 9: Convolutional Neural Networks Chapter 10: Recurrent Neural Networks Chapter 11: Generative Adversarial Networks Chapter 12: Natural Language Processing Chapter 13: Computer Vision Applications Chapter 14: Reinforcement Learning Chapter 15: Deep Learning in the Real World Chapter 16: FAQ - Deep Learning with Python Programming