Deep Learning for Coders with Fastai and Pytorch: AI Applications Without a PhD
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Beschreibung
"Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD" von Sylvain Gugger und Jeremy Howard ist ein praxisorientiertes Buch, das sich an Leser richtet, die in die Welt des Deep Learnings einsteigen möchten, ohne einen akademischen Hintergrund in diesem Bereich zu haben. Das Buch nutzt die Fastai-Bibliothek und das PyTorch-Framework, um komplexe Konzepte zugänglich zu machen. Es bietet eine schrittweise Anleitung zur Entwicklung von KI-Anwendungen und deckt Themen wie Bilderkennung, Textanalyse und tabellarische Datenverarbeitung ab. Die Autoren legen Wert auf praktische Übungen und reale Beispiele, um den Lesern zu helfen, schnell funktionierende Modelle zu erstellen. Durch diesen Ansatz wird das Buch sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Programmierer nützlich, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Klappenbroschur
- 479 Seiten
- Erschienen 2020
- Rheinwerk Computing
- Hardcover
- 372 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing
- Gebunden
- 179 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 304 Seiten
- Erschienen 2024
- Wiley



