Глибоке навчання для розробників. будівля
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 4
Приобретая «Глубокое обучение для разработчиков. Здание», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «E-бизнес» вы получите в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Глибоке навчання для програмістів. Створення програм штучного інтелекту за допомогою Fastai та PyTorch
Автори: Джеремі Говард, Сільвен Гуггер
Видавець: Helion
Рік видання: 2021
Переклад: Яцек Януш
ISBN: 978-83-283- 7509-3
Формат: 168x237
Палітурка: м'яка
Сторінки: 544
Книга нова
129,00 злотих ---> 83,85 злотих
Глибоке навчання змінює вигляд багатьох галузей. Ця революція вже почалася, але потенціал ШІ та нейронних мереж набагато більший. Тож сьогодні ми використовуємо досягнення комп’ютерного аналізу зображень та природної мови, підтримуємо наукові дослідження та будуємо ефективні бізнес-стратегії – ми входимо у світ, який донедавна був доступний переважно вченим. Як наслідок, важко знайти джерела знань, які були б доступні звичайним програмістам і мали б високу змістовну цінність. Проблема полягає в тому, що без глибокого розуміння того, як працюють алгоритми глибокого навчання, важко створювати хороші програми.
Ось практичний і доступний посібник із концепцій глибокого навчання, написаний, щоб полегшити розуміння найновіших методів в області без знання вищої математики . Книга дає вам чудову основу для глибокого навчання, а потім поступово знайомить вас з тим, як працюють моделі, як вони створюються та як їх навчають. Він також демонструє практичні прийоми перетворення моделей у робочі програми. Тут є багато порад, які допоможуть вам покращити точність, швидкість і надійність ваших моделей. Тут також міститься інформація про найкращі способи реалізації алгоритмів глибокого навчання з нуля та їх використання в найсучасніших рішеннях.
Книга містить, зокрема:
- ґрунтовне та доступне обговорення основ глибинного навчання< /li>
- новітні методи глибокого навчання та їх практичне застосування
- функція моделей та принципів їх навчання
- практичне створення програм із використанням глибокого навчання
- впровадження алгоритмів глибоке навчання
- етичні наслідки ШІ