
PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
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Beschreibung
"PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle" von Frank Langenau bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PyTorch, einem beliebten Framework für maschinelles Lernen und Deep Learning. Das Buch richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die effiziente Deep-Learning-Modelle erstellen möchten. Es behandelt die grundlegende Syntax von PyTorch und führt den Leser durch verschiedene Design Patterns, die bei der Modellierung hilfreich sind. Zudem enthält das Buch zahlreiche Codebeispiele, die praxisnahe Anwendungen illustrieren und es dem Leser ermöglichen, das Gelernte direkt umzusetzen. Der Fokus liegt auf einer kompakten Darstellung der wichtigsten Konzepte und Techniken in PyTorch, um einen schnellen Einstieg zu ermöglichen und fortgeschrittene Methoden verständlich zu machen.
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Über den Autor
Joe Papa verfügt über 25 Jahre Erfahrung in Forschung und Entwicklung und ist Gründer von TeachMe.AI. Seinen Abschluss ¿Master of Science in Electrical Engineering¿ erwarb er an der Universität Rutgers. Bei Booz Allen Hamilton und Perspecta Labs leitete er KI-Forschungsteams, bei denen PyTorch intensiv eingesetzt wurde. Joe Papa hat Hunderte von Data Scientists als Mentor betreut und mehr als 6.000 Studierende auf der ganzen Welt auf Udemy unterrichtet.
- Kartoniert
- 247 Seiten
- Erschienen 2020
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- Erschienen 2015
- O'Reilly
- Kartoniert
- 373 Seiten
- Erschienen 2020
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- Kartoniert
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