Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch Jeremy Howard, Sylvain Gugger
- Autorzy:
 - Jeremy Howard, Sylvain Gugger
 - Wydawnictwo:
 - Helion
 - Wydawnictwo:
 - Helion
 - Ocena:
 - Stron:
 - 544
 - Druk:
 - oprawa miękka
 - Dostępne formaty:
 - 
                                                                                            PDFePubMobi
 
                            
                                Opis
                                
                                                                    książki
                                                                :
                                Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
                            
                        
                        Uczenie głębokie zmienia oblicze wielu branż. Ta rewolucja już się zaczęła, jednak potencjał AI i sieci neuronowych jest znacznie większy. Korzystamy więc dziś z osiągnięć komputerowej analizy obrazu i języka naturalnego, wspierania badań naukowych czy budowania skutecznych strategii biznesowych - wchodzimy do świata, który do niedawna był dostępny głównie dla naukowców. W konsekwencji trudno o źródła wiedzy, które równocześnie byłyby przystępne dla zwykłych programistów i miały wysoką wartość merytoryczną. Problem polega na tym, że bez dogłębnego zrozumienia działania algorytmów uczenia głębokiego trudno tworzyć dobre aplikacje.
Oto praktyczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia głębokiego, napisany tak, aby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje znakomite podstawy uczenia głębokiego, a następnie stopniowo wprowadza zagadnienia sposobu działania modeli, ich budowy i trenowania. Pokazano w niej również praktyczne techniki przekształcania modeli w działające aplikacje. Znalazło się tu mnóstwo wskazówek ułatwiających poprawianie dokładności, szybkości i niezawodności modeli. Nie zabrakło też informacji o najlepszych sposobach wdrażania od podstaw algorytmów uczenia głębokiego i stosowaniu ich w najnowocześniejszych rozwiązaniach.
W książce między innymi:
- gruntownie i przystępnie omówione podstawy uczenia głębokiego
 - najnowsze techniki uczenia głębokiego i ich praktyczne zastosowanie
 - działanie modeli oraz zasady ich treningu
 - praktyczne tworzenie aplikacji korzystających z uczenia głębokiego
 - wdrażanie algorytmów uczenia głębokiego
 - etyczne implikacje AI
 
Uczenie głębokie? Dobrze zrozum, dobrze zastosuj!
                            
                        
                                                    Wybrane bestsellery
Zobacz pozostałe książki z serii
Helion - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
 - cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
 - zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
 - usługa nie obejmuje książek w kolorze.
 
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@ebookpoint.pl
Książka drukowana
			
			
			
			
		
        
        
                                    
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
Oceny i opinie klientów: Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch Jeremy Howard, Sylvain Gugger
(6)- 
                                                
                                                    6
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    5
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    4
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    3
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    2
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    1
                                                
                                                
 
                                                                            
4.7(3)
(1)
(1)
(0)
(0)
(1)
więcej opinii