Deep learning dla programistów. Budowanie
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 8
Просматривая «Deep learning dla programistów. Budowanie», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «E-бизнес» вы получите через 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Глубокое обучение для программистов. Создание приложений искусственного интеллекта с помощью Fastai и PyTorch
Авторы: Джереми Ховард, Сильвен Гуггер
Издатель: Helion
Год публикации: 2021
Перевод: Яцек Януш
ISBN: 978-83-283- 7509-3
Формат: 168x237
Переплет: мягкий
Страницы: 544
Книга новая
Обложка книги: 129,00 злотых > Акционную цену вы можете найти у нас аукцион!
Глубокое обучение меняет облик многих отраслей. Эта революция уже началась, но потенциал ИИ и нейронных сетей гораздо больше. Итак, сегодня мы пользуемся достижениями компьютерного анализа изображений и естественного языка, поддерживаем научные исследования и строим эффективные бизнес-стратегии — мы вступаем в мир, который до недавнего времени был доступен преимущественно ученым. В результате трудно найти источники знаний, которые одновременно доступны обычным программистам и имеют высокую содержательную ценность. Проблема в том, что без глубокого понимания того, как работают алгоритмы глубокого обучения, трудно создавать хорошие приложения.
Вот практическое и доступное руководство по концепциям глубокого обучения, написанное для того, чтобы облегчить понимание новейших методов. в этой области, не зная высшей математики. Книга дает вам отличную основу для глубокого обучения, а затем постепенно знакомит вас с тем, как работают модели, как они создаются и как обучаются. Также показаны практические приемы преобразования моделей в работающие приложения. Здесь есть множество советов, которые помогут вам повысить точность, скорость и надежность ваших моделей. Также есть информация о лучших способах реализации алгоритмов глубокого обучения с нуля и использования их в современных решениях.
В книгу входят, среди прочего:
- обстоятельное и доступное обсуждение основ глубокого обучения
- новейших технологий глубокого обучения и их практического применения
- работы моделей и принципов их обучения
- практическое создание приложений с использованием глубокого обучения
- внедрение алгоритмов глубокого обучения
- этические последствия ИИ