Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch
![Język publikacji: angielski Język publikacji: angielski](https://static01.helion.com.pl/global/flagi/1.png)
- Autorzy:
- Jeremy Howard, Sylvain Gugger
![Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch Jeremy Howard, Sylvain Gugger - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_1ub5.png)
![Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch Jeremy Howard, Sylvain Gugger - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_1ub5.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 624
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch
Deep learning is often viewed as the exclusive domain of math PhDs and big tech companies. But as this hands-on guide demonstrates, programmers comfortable with Python can achieve impressive results in deep learning with little math background, small amounts of data, and minimal code. How? With fastai, the first library to provide a consistent interface to the most frequently used deep learning applications.
Authors Jeremy Howard and Sylvain Gugger, the creators of fastai, show you how to train a model on a wide range of tasks using fastai and PyTorch. You’ll also dive progressively further into deep learning theory to gain a complete understanding of the algorithms behind the scenes.
- Train models in computer vision, natural language processing, tabular data, and collaborative filtering
- Learn the latest deep learning techniques that matter most in practice
- Improve accuracy, speed, and reliability by understanding how deep learning models work
- Discover how to turn your models into web applications
- Implement deep learning algorithms from scratch
- Consider the ethical implications of your work
- Gain insight from the foreword by PyTorch cofounder, Soumith Chintala
Wybrane bestsellery
-
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 sto...
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
In the past few years, we’ve seen many data products based on predictive modeling. These products range from weather forecasting to recommendation engines like Amazon's. Prediction technology can be interesting and mathematically elegant, but we need to take the next step: going from recomm...
-
Dzięki tej książce dowiesz się, jak pozyskiwać, analizować i wizualizować dane, a potem używać ich do rozwiązywania problemów biznesowych. Wystarczy, że znasz podstawy Pythona i matematyki na poziomie liceum, aby zacząć stosować naukę o danych w codziennej pracy. Znajdziesz tu szereg praktycznych...
Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym
(55.20 zł najniższa cena z 30 dni)55.20 zł
69.00 zł(-20%) -
Pytest – nowoczesny framework do uruchamiania testów automatycznych w języku Python. Można używać tej platformy do przeprowadzania testów jednostkowych, ale sprawdzi się świetnie także podczas konstruowania rozbudowanych testów wyższego poziomu (integracyjnych, end-to-end) dla całych aplika...
Pytest. Kurs video. Automatyzacja testów w Pythonie Pytest. Kurs video. Automatyzacja testów w Pythonie
(44.70 zł najniższa cena z 30 dni)81.95 zł
149.00 zł(-45%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Sposobów na naukę Pythona jest sporo i powstało na ten temat mnóstwo publikacji. Jeżeli ten wybór jest właśnie przed Tobą, rozważ naukę Pythona poprzez tworzenie prostych gier. Ich programowanie to nie tylko świetna zabawa, ale też doskonała metoda rozwijania umiejętności algorytmicznych, kreatyw...
Python od podstaw. Kurs video. Tworzenie pierwszych gier w PyCharm Python od podstaw. Kurs video. Tworzenie pierwszych gier w PyCharm
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)51.60 zł
129.00 zł(-60%) -
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zape...(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)
71.40 zł
119.00 zł(-40%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)107.40 zł
179.00 zł(-40%) -
Ta książka stanowi przystępne wprowadzenie do świata projektantów i budowniczych robotów. Dzięki niej dowiesz się, jak wybrać potrzebne podzespoły, jak je ze sobą połączyć i jak wykorzystywać poszczególne urządzenia wejścia i wyjścia. Posłużysz się w tym celu płytką Raspberry Pi i kompatybilnymi ...
Jak zaprogramować robota. Zastosowanie Raspberry Pi i Pythona w tworzeniu autonomicznych robotów. Wydanie II Jak zaprogramować robota. Zastosowanie Raspberry Pi i Pythona w tworzeniu autonomicznych robotów. Wydanie II
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
Fachowcy z branży IT, by dobrze wykonywać swoją pracę, muszą w niej zwykle używać od kilku do kilkunastu narzędzi. Z drugiej strony nikt nie jest w stanie dobrze poznać nawet wycinka wszystkich technologii, języków programowania czy aplikacji, które powstają każdego roku. Czy wśród tego bogactwa,...
Receptura na Python. Kurs Video. 54 praktyczne porady dla programistów Receptura na Python. Kurs Video. 54 praktyczne porady dla programistów
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)99.49 zł
199.00 zł(-50%)
O autorach ebooka
Jeremy Howard jest przedsiębiorcą, ekspertem, programistą i naukowcem. Wykłada na Uniwersytecie w San Francisco. Inwestował w wiele start-upów, był ich mentorem i doradcą.
Sylvain Gugger jest inżynierem badawczym w Hugging Face. Wcześniej nauczał informatyki i matematyki w ramach programu CPGE. Autor kilku cenionych podręczników.
Kup polskie wydanie:
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
- Autor:
- Jeremy Howard, Sylvain Gugger
64,50 zł
129,00 zł
(64.50 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-4547-2, 9781492045472
- Data wydania ebooka:
-
2020-06-29
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 30.6MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 63.0MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who This Book Is For
- What You Need to Know
- What You Will Learn
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Foreword
- I. Deep Learning in Practice
- 1. Your Deep Learning Journey
- Deep Learning Is for Everyone
- Neural Networks: A Brief History
- Who We Are
- How to Learn Deep Learning
- Your Projects and Your Mindset
- The Software: PyTorch, fastai, and Jupyter (And Why It Doesnt Matter)
- Your First Model
- Getting a GPU Deep Learning Server
- Running Your First Notebook
- What Is Machine Learning?
- What Is a Neural Network?
- A Bit of Deep Learning Jargon
- Limitations Inherent to Machine Learning
- How Our Image Recognizer Works
- What Our Image Recognizer Learned
- Image Recognizers Can Tackle Non-Image Tasks
- Jargon Recap
- Deep Learning Is Not Just for Image Classification
- Validation Sets and Test Sets
- Use Judgment in Defining Test Sets
- A Choose Your Own Adventure Moment
- Questionnaire
- Further Research
- 2. From Model to Production
- The Practice of Deep Learning
- Starting Your Project
- The State of Deep Learning
- Computer vision
- Text (natural language processing)
- Combining text and images
- Tabular data
- Recommendation systems
- Other data types
- The Drivetrain Approach
- The Practice of Deep Learning
- Gathering Data
- From Data to DataLoaders
- Data Augmentation
- Training Your Model, and Using It to Clean Your Data
- Turning Your Model into an Online Application
- Using the Model for Inference
- Creating a Notebook App from the Model
- Turning Your Notebook into a Real App
- Deploying Your App
- How to Avoid Disaster
- Unforeseen Consequences and Feedback Loops
- Get Writing!
- Questionnaire
- Further Research
- 3. Data Ethics
- Key Examples for Data Ethics
- Bugs and Recourse: Buggy Algorithm Used for Healthcare Benefits
- Feedback Loops: YouTubes Recommendation System
- Bias: Professor Latanya Sweeney Arrested
- Why Does This Matter?
- Key Examples for Data Ethics
- Integrating Machine Learning with Product Design
- Topics in Data Ethics
- Recourse and Accountability
- Feedback Loops
- Bias
- Historical bias
- Measurement bias
- Aggregation bias
- Representation bias
- Addressing different types of bias
- Disinformation
- Identifying and Addressing Ethical Issues
- Analyze a Project You Are Working On
- Processes to Implement
- Ethical lenses
- The Power of Diversity
- Fairness, Accountability, and Transparency
- Role of Policy
- The Effectiveness of Regulation
- Rights and Policy
- Cars: A Historical Precedent
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- Deep Learning in Practice: Thats a Wrap!
- II. Understanding fastais Applications
- 4. Under the Hood: Training a Digit Classifier
- Pixels: The Foundations of Computer Vision
- First Try: Pixel Similarity
- NumPy Arrays and PyTorch Tensors
- Computing Metrics Using Broadcasting
- Stochastic Gradient Descent
- Calculating Gradients
- Stepping with a Learning Rate
- An End-to-End SGD Example
- Step 1: Initialize the parameters
- Step 2: Calculate the predictions
- Step 3: Calculate the loss
- Step 4: Calculate the gradients
- Step 5: Step the weights
- Step 6: Repeat the process
- Step 7: Stop
- Summarizing Gradient Descent
- The MNIST Loss Function
- Sigmoid
- SGD and Mini-Batches
- Putting It All Together
- Creating an Optimizer
- Adding a Nonlinearity
- Going Deeper
- Jargon Recap
- Questionnaire
- Further Research
- 5. Image Classification
- From Dogs and Cats to Pet Breeds
- Presizing
- Checking and Debugging a DataBlock
- Cross-Entropy Loss
- Viewing Activations and Labels
- Softmax
- Log Likelihood
- Taking the log
- Model Interpretation
- Improving Our Model
- The Learning Rate Finder
- Unfreezing and Transfer Learning
- Discriminative Learning Rates
- Selecting the Number of Epochs
- Deeper Architectures
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 6. Other Computer Vision Problems
- Multi-Label Classification
- The Data
- Constructing a DataBlock
- Binary Cross Entropy
- Multi-Label Classification
- Regression
- Assembling the Data
- Training a Model
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 7. Training a State-of-the-Art Model
- Imagenette
- Normalization
- Progressive Resizing
- Test Time Augmentation
- Mixup
- Label Smoothing
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 8. Collaborative Filtering Deep Dive
- A First Look at the Data
- Learning the Latent Factors
- Creating the DataLoaders
- Collaborative Filtering from Scratch
- Weight Decay
- Creating Our Own Embedding Module
- Interpreting Embeddings and Biases
- Using fastai.collab
- Embedding Distance
- Bootstrapping a Collaborative Filtering Model
- Deep Learning for Collaborative Filtering
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 9. Tabular Modeling Deep Dive
- Categorical Embeddings
- Beyond Deep Learning
- The Dataset
- Kaggle Competitions
- Look at the Data
- Decision Trees
- Handling Dates
- Using TabularPandas and TabularProc
- Creating the Decision Tree
- Categorical Variables
- Random Forests
- Creating a Random Forest
- Out-of-Bag Error
- Model Interpretation
- Tree Variance for Prediction Confidence
- Feature Importance
- Removing Low-Importance Variables
- Removing Redundant Features
- Partial Dependence
- Data Leakage
- Tree Interpreter
- Extrapolation and Neural Networks
- The Extrapolation Problem
- Finding Out-of-Domain Data
- Using a Neural Network
- Ensembling
- Boosting
- Combining Embeddings with Other Methods
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 10. NLP Deep Dive: RNNs
- Text Preprocessing
- Tokenization
- Word Tokenization with fastai
- Subword Tokenization
- Numericalization with fastai
- Putting Our Texts into Batches for a Language Model
- Text Preprocessing
- Training a Text Classifier
- Language Model Using DataBlock
- Fine-Tuning the Language Model
- Saving and Loading Models
- Text Generation
- Creating the Classifier DataLoaders
- Fine-Tuning the Classifier
- Disinformation and Language Models
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 11. Data Munging with fastais Mid-Level API
- Going Deeper into fastais Layered API
- Transforms
- Writing Your Own Transform
- Pipeline
- Going Deeper into fastais Layered API
- TfmdLists and Datasets: Transformed Collections
- TfmdLists
- Datasets
- Applying the Mid-Level Data API: SiamesePair
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- Understanding fastais Applications: Wrap Up
- III. Foundations of Deep Learning
- 12. A Language Model from Scratch
- The Data
- Our First Language Model from Scratch
- Our Language Model in PyTorch
- Our First Recurrent Neural Network
- Improving the RNN
- Maintaining the State of an RNN
- Creating More Signal
- Multilayer RNNs
- The Model
- Exploding or Disappearing Activations
- LSTM
- Building an LSTM from Scratch
- Training a Language Model Using LSTMs
- Regularizing an LSTM
- Dropout
- Activation Regularization and Temporal Activation Regularization
- Training a Weight-Tied Regularized LSTM
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 13. Convolutional Neural Networks
- The Magic of Convolutions
- Mapping a Convolutional Kernel
- Convolutions in PyTorch
- Strides and Padding
- Understanding the Convolution Equations
- The Magic of Convolutions
- Our First Convolutional Neural Network
- Creating the CNN
- Understanding Convolution Arithmetic
- Receptive Fields
- A Note About Twitter
- Color Images
- Improving Training Stability
- A Simple Baseline
- Increase Batch Size
- 1cycle Training
- Batch Normalization
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 14. ResNets
- Going Back to Imagenette
- Building a Modern CNN: ResNet
- Skip Connections
- A State-of-the-Art ResNet
- Bottleneck Layers
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 15. Application Architectures Deep Dive
- Computer Vision
- cnn_learner
- unet_learner
- A Siamese Network
- Computer Vision
- Natural Language Processing
- Tabular
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 16. The Training Process
- Establishing a Baseline
- A Generic Optimizer
- Momentum
- RMSProp
- Adam
- Decoupled Weight Decay
- Callbacks
- Creating a Callback
- Callback Ordering and Exceptions
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- Foundations of Deep Learning: Wrap Up
- IV. Deep Learning from Scratch
- 17. A Neural Net from the Foundations
- Building a Neural Net Layer from Scratch
- Modeling a Neuron
- Matrix Multiplication from Scratch
- Elementwise Arithmetic
- Broadcasting
- Broadcasting with a scalar
- Broadcasting a vector to a matrix
- Broadcasting rules
- Einstein Summation
- Building a Neural Net Layer from Scratch
- The Forward and Backward Passes
- Defining and Initializing a Layer
- Gradients and the Backward Pass
- Refactoring the Model
- Going to PyTorch
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 18. CNN Interpretation with CAM
- CAM and Hooks
- Gradient CAM
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 19. A fastai Learner from Scratch
- Data
- Dataset
- Data
- Module and Parameter
- Simple CNN
- Loss
- Learner
- Callbacks
- Scheduling the Learning Rate
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 20. Concluding Thoughts
- A. Creating a Blog
- Blogging with GitHub Pages
- Creating the Repository
- Setting Up Your Home Page
- Creating Posts
- Synchronizing GitHub and Your Computer
- Blogging with GitHub Pages
- Jupyter for Blogging
- B. Data Project Checklist
- Data Scientists
- Strategy
- Data
- Analytics
- Implementation
- Maintenance
- Constraints
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
210.45 zł
249.00 zł(-15%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
253.25 zł
289.00 zł(-12%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
210.45 zł
249.00 zł(-15%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
125.49 zł
149.00 zł(-16%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
210.05 zł
249.00 zł(-16%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)
253.25 zł
289.00 zł(-12%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
159.90 zł
189.00 zł(-15%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
185.35 zł
219.00 zł(-15%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(151.55 zł najniższa cena z 30 dni)
151.50 zł
179.00 zł(-15%)
Dzieki 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[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch Jeremy Howard, Sylvain Gugger (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.