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 Lesern den Einstieg in die Welt des Deep Learnings erleichtert. Es richtet sich insbesondere an Programmierer ohne tiefgehende mathematische Vorkenntnisse oder einen Doktortitel. Das Buch nutzt die Bibliotheken Fastai und PyTorch, um komplexe Konzepte zugänglich zu machen. Die Autoren führen die Leser durch eine Vielzahl von Anwendungen des Deep Learnings, darunter Bildklassifikation, Textanalyse und Empfehlungssysteme. Dabei legen sie großen Wert auf praktische Beispiele und Übungen, die es den Lesern ermöglichen, eigene Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Neben der Implementierung von Modellen wird auch auf Themen wie Datenvorbereitung, Modellinterpretation und -optimierung eingegangen. Durch seinen hands-on Ansatz vermittelt das Buch nicht nur theoretisches Wissen, sondern fördert auch das Verständnis für die praktische Anwendung von KI-Techniken in realen Projekten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 332 Seiten
- Springer
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress