Atelierul de învățare profundă cu PyTorch: Construiți rețele neuronale profunde și aplicații de inteligență artificială cu PyTorch

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o introducere cuprinzătoare și bine structurată în învățarea profundă utilizând PyTorch, potrivită pentru începători și cititori intermediari. Ea acoperă o gamă largă de subiecte, de la prelucrarea datelor la implementarea modelelor, cu explicații clare și exemple practice de cod.

Cartea este bine scrisă și ușor de citit, oferind o înțelegere aprofundată a conceptelor de învățare profundă. Include exemple de cod pas cu pas, capturi de ecran pentru aplicații și acoperă o gamă largă de subiecte precum procesarea datelor, analiza erorilor și implementarea modelelor. Este lăudată în special pentru adecvarea sa ca o resursă introductivă pentru începători.

În recenzii nu au fost observate dezavantaje semnificative.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

The Deep Learning with PyTorch Workshop: Build deep neural networks and artificial intelligence applications with PyTorch

Conținutul cărții:

Obțineți un avantaj în lumea inteligenței artificiale și a învățării profunde prin dezvoltarea abilităților dvs. cu PyTorch

Caracteristici principale

⬤ Învățați cum să vă definiți propria arhitectură de rețea în învățarea profundă.

⬤ Implementați metode utile pentru a crea și antrena un model folosind sintaxa PyTorch.

⬤ Descoperiți modul în care aplicațiile inteligente care utilizează caracteristici precum recunoașterea imaginilor și recunoașterea vorbirii vă procesează cu adevărat datele.

Descrierea cărții

Doriți să vă familiarizați cu una dintre cele mai populare biblioteci de învățare automată pentru deep learning? Atelierul Deep Learning with PyTorch vă va ajuta să faceți exact acest lucru, punându-vă în mișcare cunoștințele de utilizare a PyTorch pentru deep learning, chiar dacă începeți de la zero.

Nu este surprinzător faptul că popularitatea învățării profunde a crescut vertiginos în ultimii ani, datorită aplicațiilor inteligente, cum ar fi vehiculele care se conduc singure, chatboții și asistenții activați vocal, care ne fac viața mai ușoară. Această carte vă va introduce în lumea învățării profunde, unde veți utiliza PyTorch pentru a înțelege complexitatea arhitecturilor rețelelor neuronale.

Atelierul de învățare profundă cu PyTorch începe cu o introducere în învățarea profundă și aplicațiile acesteia. Veți explora sintaxa PyTorch și veți învăța cum să definiți o arhitectură de rețea și să antrenați un model. În continuare, veți învăța despre trei arhitecturi principale de rețele neuronale - convoluțională, artificială și recurentă - și chiar veți rezolva probleme de date din lumea reală folosind aceste rețele. Capitolele ulterioare vă vor arăta cum să creați un model de transfer de stil pentru a dezvolta o nouă imagine din două imagini, înainte de a vă prezenta, în cele din urmă, modul în care RNN-urile stochează memoria pentru a rezolva probleme cheie legate de date.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți stăpâni conceptele, instrumentele și bibliotecile esențiale ale PyTorch pentru a vă dezvolta propriile rețele neuronale profunde și aplicații inteligente.

Ce veți învăța

⬤ Explorați diferitele aplicații ale învățării profunde.

⬤ Înțelegeți abordarea PyTorch pentru construirea rețelelor neuronale.

⬤ Crearea și antrenarea propriului perceptron folosind PyTorch.

⬤ Soluționați probleme de regresie utilizând rețele neuronale artificiale (RNA)

⬤ Tratarea problemelor de viziune computerizată cu ajutorul rețelelor neuronale convoluționale (CNN)

⬤ Executați sarcini de traducere lingvistică utilizând rețele neuronale recurente (RNN)

Pentru cine este această carte

Această carte despre învățarea profundă este ideală pentru oricine dorește să creeze și să antreneze modele de învățare profundă utilizând PyTorch. O înțelegere solidă a limbajului de programare Python și a pachetelor sale vă va ajuta să înțelegeți mai repede subiectele acoperite în carte.