dpunkt Computing PyTorch für Deep Learning Buch neuronale Netze
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PyTorch für Deep Learning aus der dpunkt Computing-Reihe ist das Praxisbuch für den Einstieg in PyTorch und neuronale Netze. Das Python-Buch zeigt das Erstellen, Trainieren, Debuggen und Deployen von Deep-Learning-Anwendungen für Bilder, Ton und Text, inklusive Transfer Learning und Use Cases aus Unternehmen.
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PyTorch für Deep Learning – Python-Buch für neuronale Netze
Der Computing-Titel von dpunkt macht mit PyTorch, dem Python-Framework für Deep Learning, vertraut. Ian Pointer richtet die Umgebung zunächst Cloud-basiert ein und entwickelt dann neuronale Architekturen für typische Datenformate. Der gesamte Entwicklungszyklus von Erstellen über Debuggen bis Deployen wird abgedeckt.
Deep-Learning-Buch – Transfer Learning, NLP und Torchaudio
Das Fachbuch erklärt Schlüsselkonzepte und aktuelle Techniken praxisnah. Mit Transfer Learning werden Bilder klassifiziert, mit torchaudio Audiodateien per Konvolutionsmodell ausgewertet. Moderne Modelle für Natural Language Processing trainieren auf großen Textkorpora wie Wikipedia.
Use Cases zeigen den Einsatz bei führenden Unternehmen.
PyTorch lernen – Machine-Learning-Praxisbuch zum Trainieren
Leser erstellen eigene Netze für Bilder, Ton und Text und bringen sie in den Produktiveinsatz. Das Buch eignet sich als Einstieg und Begleiter für Studium und Beruf.
Merkmale
Praktischer Einstieg in PyTorch und Deep Learning mit Python.
Neuronale Netze erstellen, trainieren, debuggen und deployen.
Für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate.
Mit Transfer Learning, NLP-Modellen und torchaudio.
Inklusive Use Cases und Cloud-basierter Einrichtung.
Daten: Bilder, Ton, Text
Reihe: Computing
Thema: Deep Learning, Machine Learning
Ansatz: Praxisbuch mit Use Cases
Inhalt: Neuronale Netze, Transfer Learning, NLP
Modell: PyTorch für Deep Learning
Framework: PyTorch (Python)
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Einsteiger und Praktiker
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse brauche ich?
Grundlagen in Python helfen, das Buch führt dann Schritt für Schritt in PyTorch und neuronale Netze ein.
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Kundenbewertungen
7
★★★★★★★★★★5.0
z***e
Verifiziert
Klar geschrieben
Training und Debugging von Netzen wird hier echt gut gezeigt.
★★★★★★★★★★5.0
u*****h
Verifiziert
Praxis pur
Die Beispiele mit Bildern konnte ich direkt in Python nachbauen.
★★★★★★★★★★4.0
s*****v
Verifiziert
Nützlich
Transfer Learning ist endlich mal verständlich erklärt.
★★★★★★★★★★5.0
o**q
Verifiziert
Top für Einstieg
Komme mit PyTorch jetzt deutlich besser zurecht als vorher.
★★★★★★★★★★4.0
z***b
Verifiziert
Gut aufgebaut
Text und Ton als Beispiele fand ich besonders spannend.
★★★★★★★★★★3.0
h***j
Verifiziert
Anspruchsvoll
An manchen Stellen musste ich zweimal lesen. Insgesamt aber hilfreich.
★★★★★★★★★★2.0
r****k
Nichts für mich
Mir war es zu schnell und zu viel Code auf einmal.
