BOOKS - PROGRAMMING - Programming PyTorch for Deep Learning Creating and Deploying De...
Programming PyTorch for Deep Learning Creating and Deploying Deep Learning Applications First Edition - Ian Pointer 2019 PDF/EPUB O;kav_1Reilly Media BOOKS PROGRAMMING
ECO~14 kg CO²

1 TON

Views
424959

Telegram
 
Programming PyTorch for Deep Learning Creating and Deploying Deep Learning Applications First Edition
Author: Ian Pointer
Year: 2019
Pages: 220
Format: PDF/EPUB
File size: 15.5 MB
Language: ENG



Book Description: * Learn how to use Python's most popular deep learning framework to build and deploy your own neural networks * Explore the latest advances in deep learning techniques and applications, from computer vision to natural language processing * Get hands-on practice with exercises and projects that help you apply your new skills to real-world problems * Understand the underlying principles of deep learning and how they can be applied to any domain * Use PyTorch to build powerful models that can be easily deployed in production environments The field of deep learning has grown exponentially over the past decade, with applications in everything from self-driving cars to medical diagnosis. This book will teach you the fundamentals of deep learning and how to use PyTorch to build and deploy your own neural networks. You'll start by understanding the underlying principles of deep learning and how they can be applied to any domain, then dive into the practical aspects of building and training a model using PyTorch.
* Узнайте, как использовать самую популярную инфраструктуру глубокого обучения Python для создания и развертывания собственных нейронных сетей * Изучите последние достижения в методах и приложениях глубокого обучения, от компьютерного зрения до обработки естественного языка * Получите практическую практику с помощью упражнений и проектов, которые помогут вам применить ваши новые навыки к реальным проблемам * Поймите основополагающие принципы глубокого обучения и то, как их можно применить к любой области * Используйте PyTorch для создания мощных моделей, которые можно легко развернуть в производственных средах. Область глубокого обучения выросла экспоненциально за последнее десятилетие, с приложениями во всем, от беспилотных автомобилей до медицинской диагностики. В этой книге вы научитесь основам глубокого обучения и тому, как использовать PyTorch для создания и развертывания собственных нейронных сетей. Вы начнете с понимания основополагающих принципов глубокого обучения и того, как их можно применить к любой области, а затем погрузитесь в практические аспекты построения и обучения модели с помощью PyTorch.
* Découvrez comment utiliser l'infrastructure d'apprentissage profond la plus populaire de Python pour créer et déployer vos propres réseaux neuronaux * Découvrez les dernières avancées en matière de méthodes et d'applications d'apprentissage profond, de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel * Obtenez des pratiques pratiques grâce à des exercices et des projets, qui vous aideront à appliquer vos nouvelles compétences à des problèmes réels * Comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond et ceci, Comment les appliquer à n'importe quelle zone * Utilisez PyTorch pour créer des modèles puissants que vous pouvez facilement déployer dans vos environnements de production. domaine de l'apprentissage profond a connu une croissance exponentielle au cours de la dernière décennie, avec des applications allant des véhicules sans pilote aux diagnostics médicaux. Dans ce livre, vous apprendrez les bases de l'apprentissage profond et comment utiliser PyTorch pour créer et déployer vos propres réseaux neuronaux. Vous commencerez par comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond et comment ils peuvent être appliqués à n'importe quel domaine, puis vous plongerez dans les aspects pratiques de la construction et de l'apprentissage du modèle avec PyTorch.
* Descubra cómo utilizar la infraestructura de aprendizaje profundo más popular de Python para crear e implementar sus propias redes neuronales * Explore los últimos avances en técnicas y aplicaciones de aprendizaje profundo, desde la visión computarizada hasta el procesamiento del lenguaje natural * Obtenga práctica con ejercicios y proyectos, que le ayudarán a aplicar sus nuevas habilidades a los problemas reales * Comprender los principios fundamentales del aprendizaje profundo y entonces, cómo se pueden aplicar a cualquier área * Utilice PyTorch para crear modelos potentes que se pueden implementar fácilmente en entornos de producción. campo del aprendizaje profundo ha crecido exponencialmente en la última década, con aplicaciones en todo, desde vehículos no tripulados hasta diagnósticos médicos. En este libro aprenderás los fundamentos del aprendizaje profundo y cómo usar PyTorch para crear e implementar tus propias redes neuronales. Comenzará por comprender los principios fundamentales del aprendizaje profundo y cómo se pueden aplicar a cualquier área, y luego sumergirse en los aspectos prácticos de la construcción y aprendizaje de modelos con PyTorch.
* Saiba como usar a mais popular infraestrutura de aprendizagem de Python para criar e implementar suas próprias redes neurais * Explore os avanços recentes em métodos e aplicações de aprendizado profundo, desde a visão do computador até o tratamento da linguagem natural * Obtenha práticas através de exercícios e projetos, que o ajudem a aplicar suas novas habilidades aos problemas reais * Entenda os princípios fundamentais do aprendizado profundo e aquilo, Como é possível aplicá-los a qualquer área * Use PyTorch para criar modelos poderosos que podem ser facilmente implantados em ambientes de produção. A área de aprendizagem profunda cresceu exponencialmente na última década, com aplicações em tudo, de carros não tripulados a diagnósticos médicos. Neste livro, você aprenderá os fundamentos da aprendizagem profunda e como usar o PyTorch para criar e implementar suas próprias redes neurais. Você começará por entender os princípios fundamentais do aprendizado profundo e como eles podem ser aplicados a qualquer área e, em seguida, mergulhar nos aspectos práticos da construção e aprendizagem do modelo com o PyTorch.
* Scopri come utilizzare la più popolare infrastruttura di apprendimento avanzato Python per creare e implementare le proprie reti neurali * Esplora i progressi più recenti nei metodi e nelle applicazioni di apprendimento approfondito. dalla visione informatica all'elaborazione del linguaggio naturale * Ottenere pratiche con esercizi e progetti, che vi aiuteranno ad applicare le tue nuove abilità ai problemi reali * Comprendere i principi fondanti dell'apprendimento profondo e ciò che, Come possono essere applicate a qualsiasi area * Utilizzare i PyTorch per creare modelli potenti che possono essere facilmente implementati negli ambienti di produzione. Il campo dell'apprendimento profondo è cresciuto esponenzialmente nell'ultimo decennio, con applicazioni in tutto, dai droni alla diagnosi medica. In questo libro imparerete le basi dell'apprendimento approfondito e del modo in cui userete il PyTorch per creare e implementare le proprie reti neurali. inizierà con la comprensione dei principi fondamentali dell'apprendimento profondo e di come essi possono essere applicati a qualsiasi area, per poi immergersi negli aspetti pratici della costruzione e dell'apprendimento di un modello con il PyTorch.
* Erfahren e, wie e die beliebteste Deep-arning-Infrastruktur von Python nutzen können, um Ihre eigenen neuronalen Netzwerke zu erstellen und bereitzustellen * Erfahren e mehr über die neuesten Fortschritte bei Deep-arning-Methoden und -Anwendungen. von Computer Vision zu natürlicher Sprachverarbeitung * Holen e sich praktische Praxis durch Übungen und Projekte, die Ihnen helfen, Ihre neuen Fähigkeiten auf reale Probleme anzuwenden * Verstehen e die grundlegenden Prinzipien von Deep arning und dann wie sie auf jeden Bereich angewendet werden können * Verwenden e PyTorch, um leistungsstarke Modelle zu erstellen, die problemlos in Produktionsumgebungen eingesetzt werden können. Der Bereich des Deep arning ist in den letzten zehn Jahren exponentiell gewachsen, mit Anwendungen in allen Bereichen, von selbstfahrenden Autos bis hin zur medizinischen Diagnose. In diesem Buch lernen e die Grundlagen von Deep arning und wie e mit PyTorch Ihre eigenen neuronalen Netzwerke erstellen und bereitstellen können. e werden damit beginnen, die grundlegenden Prinzipien des Deep arning zu verstehen und wie sie auf jeden Bereich angewendet werden können, und dann in die praktischen Aspekte des Aufbaus und rnens des Modells mit PyTorch eintauchen.
* Dowiedz się, jak korzystać z najpopularniejszej infrastruktury głębokiego uczenia się firmy Python do budowy i wdrażania własnych sieci neuronowych * Poznaj najnowsze osiągnięcia w zakresie technik i aplikacji głębokiego uczenia się, od wizji komputerowej po naturalne przetwarzanie języków * hands-on z ćwiczeniami i projektami, które pomogą Ci zastosować nowe umiejętności do problemów realnych * Zrozumieć podstawowe zasady głębokiego uczenia się, a następnie jak można je stosować w dowolnym obszarze * Użyj PyTorch do tworzenia potężnych modeli, które można łatwo wdrożyć w środowiskach produkcyjnych. Dziedzina głębokiego uczenia się rozwinęła się wykładniczo w ciągu ostatniego dziesięciolecia, z zastosowaniami we wszystkim, od samochodów samojezdnych po diagnostykę medyczną. W tej książce dowiesz się podstawy głębokiego uczenia się i jak używać PyTorch do budowy i wdrażania własnych sieci neuronowych. Zaczniesz od zrozumienia fundamentalnych zasad głębokiego uczenia się i tego, jak można je stosować w każdej dziedzinie, a następnie zanurzyć się w praktyce budowania i nauczania modelu z PyTorch.
* למד כיצד להשתמש בתשתית הלמידה העמוקה הפופולרית ביותר של פייתון כדי לבנות ולפרוס רשתות עצביות משלך * חקור את ההתקדמות האחרונה בשיטות למידה עמוקה ויישומים, מראייה ממוחשבת לעיבוד שפה טבעית קבל ידיים על עם תרגילים ופרויקטים, זה יעזור לך ליישם את הכישורים החדשים שלך לבעיות בעולם האמיתי * להבין את העקרונות הבסיסיים של למידה עמוקה ואז איך הם יכולים להיות מיושמים בכל תחום * השתמש PyTorch כדי ליצור מודלים חזקים תחום הלמידה העמוקה גדל באופן אקספוננציאלי בעשור האחרון, עם יישומים בכל דבר החל ממכוניות שנוסעות בעצמן ועד לאבחון רפואי. בספר הזה, תלמדו את היסודות של למידה עמוקה ואיך להשתמש ב ”פיטורץ” כדי לבנות ולפרוס רשתות עצביות משלך. תתחילו בהבנת העקרונות היסודיים של למידה עמוקה וכיצד ניתן ליישם אותם בכל תחום, ואז לצלול לתוך המעשים של בניית ולימוד מודל עם PyTorch.''
* Kendi sinir ağlarınızı oluşturmak ve dağıtmak için Python'un en popüler derin öğrenme altyapısını nasıl kullanacağınızı öğrenin * Derin öğrenme teknikleri ve uygulamalarındaki en son gelişmeleri keşfedin, Bilgisayar görüşünden doğal dil işlemeye * Alıştırma ve projelerle pratik yapın, Bu, yeni becerilerinizi gerçek dünyadaki problemlere uygulamanıza yardımcı olacaktır * Derin öğrenmenin temel ilkelerini ve daha sonra herhangi bir alana nasıl uygulanabileceklerini anlayın * Üretim ortamlarında kolayca dağıtılabilen güçlü modeller oluşturmak için PyTorch'u kullanın. Derin öğrenme alanı, son on yılda, kendi kendini süren arabalardan tıbbi teşhislere kadar her şeyde uygulamalarla katlanarak büyüdü. Bu kitapta, derin öğrenmenin temellerini ve kendi sinir ağlarınızı oluşturmak ve dağıtmak için PyTorch'u nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Derin öğrenmenin temel ilkelerini ve herhangi bir alana nasıl uygulanabileceklerini anlayarak başlayacaksınız, daha sonra PyTorch ile bir model oluşturma ve öğretme pratiklerine dalacaksınız.
* تعلم كيفية استخدام البنية التحتية للتعلم العميق الأكثر شعبية في بايثون لبناء ونشر شبكاتك العصبية الخاصة * استكشف أحدث التطورات في تقنيات وتطبيقات التعلم العميق، من الرؤية الحاسوبية إلى معالجة اللغة الطبيعية * الحصول على تدريب عملي مع التمارين والمشاريع، سيساعدك ذلك على تطبيق مهاراتك الجديدة على مشاكل العالم الحقيقي * فهم المبادئ الأساسية للتعلم العميق ثم كيفية تطبيقها على أي منطقة * استخدم PyTorch لإنشاء نماذج قوية يمكن نشرها بسهولة في بيئات الإنتاج. نما مجال التعلم العميق بشكل كبير خلال العقد الماضي، مع تطبيقات في كل شيء من السيارات ذاتية القيادة إلى التشخيص الطبي. في هذا الكتاب، ستتعلم أساسيات التعلم العميق وكيفية استخدام PyTorch لبناء ونشر شبكاتك العصبية الخاصة. ستبدأ بفهم المبادئ الأساسية للتعلم العميق وكيف يمكن تطبيقها على أي مجال، ثم الغوص في الجوانب العملية لبناء وتعليم نموذج باستخدام PyTorch.
* Python의 가장 인기있는 딥 러닝 인프라를 사용하여 자체 신경망을 구축하고 배포하는 방법을 배우십시오. * 딥 러닝 기술 및 응용 프로그램의 최신 발전을 탐색하십시오. 컴퓨터 비전에서 자연어 처리에 이르기까지 * 연습과 프로젝트를 수행하십시오. 실제 문제에 새로운 기술을 적용하는 데 도움이 될 것입니다. * 딥 러닝의 기본 원칙을 이해하고 모든 영역에 적용하는 방법 * PyTorch를 사용하여 생산 환경에 쉽게 배포 할 수있는 강력한 모델을 만드십시오. 딥 러닝 분야는 지난 10 년 동안 자율 주행 자동차에서 의료 진단에 이르기까지 모든 응용 분야에서 기하 급수적으로 성장했습니다. 이 책에서는 딥 러닝의 기본 사항과 PyTorch를 사용하여 자신의 신경망을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 딥 러닝의 기본 원칙과 어떻게 모든 분야에 적용 할 수 있는지 이해하고 PyTorch로 모델을 구축하고 가르치는 실용성에 뛰어 들어갑니다.
*Pythonの最も人気のあるディープラーニングインフラストラクチャを使用して、独自のニューラルネットワークを構築および展開する方法を学びます。 コンピュータビジョンから自然言語処理まで*演習やプロジェクトを体験し、 新しいスキルを現実世界の問題に適用するのに役立ちます*ディープラーニングの基本原則を理解し、それらをどのようにあらゆる分野に適用できるかを理解する*PyTorchを使用して、生産環境に簡単に導入できる強力なモデルを作成します。ディープラーニングの分野は過去10間で指数関数的に成長しており、自動運転車から医療診断まであらゆる分野で応用されています。この本では、ディープラーニングの基礎と、PyTorchを使って独自のニューラルネットワークを構築および展開する方法を学びます。Deep arningの基本原則と、どの分野にどのように適用できるかを理解し、PyTorchでモデルを構築して教える実践的な方法を学びます。
*了解如何利用Python最受歡迎的深度學習基礎架構創建和部署自己的神經網絡*探索深度學習方法和應用的最新進展, 從計算機視覺到自然語言處理*通過練習和項目獲得實踐, 幫助您將新技能應用於實際問題*了解深度學習的基本原則,以及、 如何將它們應用於任何區域*使用PyTorch創建功能強大的模型,這些模型可以輕松部署到生產環境中。深度學習領域在過去十中呈指數增長,應用範圍從自動駕駛汽車到醫學診斷。在本書中,您將學習深度學習的基礎知識,以及如何使用PyTorch創建和部署自己的神經網絡。您將首先了解深度學習的基本原理,以及如何將其應用於任何領域,然後沈浸在使用PyTorch構建和學習模型的實際方面。

You may also be interested in:

TensorFlow for Deep Learning From Linear Regression to Reinforcement Learning
Machine Learning and Deep Learning in Real-Time Applications
Machine Learning and Deep Learning in Natural Language Processing
Building Transformer Models with PyTorch 2.0 NLP, computer vision, and speech processing with PyTorch and Hugging Face
Building Transformer Models with PyTorch 2.0 NLP, computer vision, and speech processing with PyTorch and Hugging Face
Advanced Decision Sciences Based on Deep Learning and Ensemble Learning Algorithms A Practical Approach Using Python
Generative AI with Python Harnessing The Power Of Machine Learning And Deep Learning To Build Creative And Intelligent Systems
Default Loan Prediction Based On Customer Behavior Using Machine Learning And Deep Learning With Python, Second Edition
Learning Deep Learning Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, NLP, and Transformers using TensorFlow
Automated Software Engineering: A Deep Learning-Based Approach (Learning and Analytics in Intelligent Systems Book 8)
Rust Programming For Beginners The Comprehensive Guide To Understanding And Mastering Rust Programming For Creating And Deploying Functional Applications
Rust Programming For Beginners The Comprehensive Guide To Understanding And Mastering Rust Programming For Creating And Deploying Functional Applications
Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning, 2nd Edition (Final Release)
Data Scientist Pocket Guide Over 600 Concepts, Terminologies, and Processes of Machine Learning and Deep Learning Assembled
Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning, 2nd Edition (Final Release)
Python Data Science: Deep Learning Guide for Beginners with Data Science. Python Programming and Crush Course.
Teachers Learning Together: Creating Learning Communities
Building Transformer Models with PyTorch 2.0: NLP, computer vision, and speech processing with PyTorch and Hugging Face (English Edition)
Data Science Crash Course Thyroid Disease Classification and Prediction Using Machine Learning and Deep Learning with Python GUI, Second Edition
Learning Deep Learning Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, NLP, and Transformers using TensorFlow (Rough Cuts)
Programming Basics with C#: Comprehensive Introduction to Programming with C#: Video Book + Learning Platform
Programming 4 Books In 1 Arduino Programming, C#, SQL And Python Machine Learning
Deep Learning and XAI Techniques for Anomaly Detection: Integrate the theory and practice of deep anomaly explainability
PyTorch for Building Large Language Models: Leveraging pyTorch to Train, Fine-tune, and Optimize LLMs for Increased Model Accuracy and Performance
Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0 Master Advanced NLP Techniques, Transform Text Data into Insights, and Build Scalable AI Models with PyTorch 2.0
Machine Learning for Beginners A Math Guide to Mastering Deep Learning and Business Application. Understand How Artificial Intelligence, Data Science, and Neural Networks Work Through Real Examples
Learn AI with Python Explore Machine Learning and Deep Learning techniques for Building Smart AI Systems Using Scikit-Learn
Quantum AI Machine Learning and Deep Learning for Everyone A Beginners Guide to Unlocking Business Opportunities by Leveraging the power of AI in Quantum Age
Quantum AI Machine Learning and Deep Learning for Everyone A Beginners Guide to Unlocking Business Opportunities by Leveraging the power of AI in Quantum Age
Artificial Intelligence For Business How Your Company Can Make More Profit with Machine Learning, Data Science, Big Data, and Deep Learning
From Machine Learning To Deep Learning
Deep Learning with C#, .Net and Kelp.Net The Ultimate Kelp.Net Deep Learning Guide
Learn AI with Python: Explore Machine Learning and Deep Learning techniques for Building Smart AI Systems Using Scikit-Learn, NLTK, NeuroLab, and Keras
Python programming for beginners 3 books in 1 Beginner|s guide, Data science and Machine learning. Switch from noobgramming to PROgramming in 27 days and bring out your code poet attitude
Grokking Algorithms Simple and Effective Methods to Grokking Deep Learning and Machine Learning
Machine Learning and Deep Learning in Computational Toxicology (Computational Methods in Engineering and the Sciences)
Python Machine Learning Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn and Tensorflow
Python Machine Learning A Complete Guide for Beginners on Machine Learning and Deep Learning with Python
Python Programming A complete beginners guide on python machine learning, data science and tools (Computer Programming Book 1)