📖 Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения
Автор: Ян Пойнтер, 2020
Описание: PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей.
Также "PyTorch –– это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая с гигантом Google - TensorFlow - практически на равных. Книга обязательно должна стать настольной для каждого программиста и разработчика алгоритмов машинного обучения, которые хотят использовать PyTorch в своей работе".
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #python #pytorch
Автор: Ян Пойнтер, 2020
Описание: PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей.
Также "PyTorch –– это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая с гигантом Google - TensorFlow - практически на равных. Книга обязательно должна стать настольной для каждого программиста и разработчика алгоритмов машинного обучения, которые хотят использовать PyTorch в своей работе".
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #python #pytorch
📖 Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка
Автор: Макмахан Брайан, Рао Делип, 2020
Описание: Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP. Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #PyTorch
Автор: Макмахан Брайан, Рао Делип, 2020
Описание: Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP. Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #PyTorch
📖 Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности
Автор: Гуггер Сильвейн, Ховард Джереми, 2022
Описание: Один из лучших учебников для программиста, стремящегося освоить глубокое обучение. Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме.
Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai — библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #fastai #PyTorch
Автор: Гуггер Сильвейн, Ховард Джереми, 2022
Описание: Один из лучших учебников для программиста, стремящегося освоить глубокое обучение. Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме.
Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai — библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #fastai #PyTorch
📖 Hands-On Graph Neural Networks Using Python: Practical techniques and architectures for building powerful graph and deep learning apps with PyTorch
Автор: Maxime Labonne, 2023
Описание: Эта книга начинается с основ теории графов и показывает, как создавать графовые наборы данных из табличных данных. По мере продвижения вы изучите основные архитектуры графовых нейронных сетей и освоите такие важные понятия, как свертка графов, самонаблюдение, предсказание связей и гетерогенные графы. Наконец, в книге предлагаются приложения для решения реальных проблем, что позволит вам создать профессиональное портфолио.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #ENG #Python #PyTorch
Автор: Maxime Labonne, 2023
Описание: Эта книга начинается с основ теории графов и показывает, как создавать графовые наборы данных из табличных данных. По мере продвижения вы изучите основные архитектуры графовых нейронных сетей и освоите такие важные понятия, как свертка графов, самонаблюдение, предсказание связей и гетерогенные графы. Наконец, в книге предлагаются приложения для решения реальных проблем, что позволит вам создать профессиональное портфолио.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #ENG #Python #PyTorch
📖 Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков Pytorch и Pytorch Lightning
Автор: Елисеев А.И, 2023
Описание: Представляет собой комплексное руководство, предназначенное для изучения и применения фреймворков PyTorch и PyTorch Lightning в контексте задач глубокого обучения с акцентом на область компьютерного зрения.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #PyTorch #DeepLearning
Автор: Елисеев А.И, 2023
Описание: Представляет собой комплексное руководство, предназначенное для изучения и применения фреймворков PyTorch и PyTorch Lightning в контексте задач глубокого обучения с акцентом на область компьютерного зрения.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #PyTorch #DeepLearning
📖 Deep Learning with PyTorch
Автор: Godoy D.V.
Описание:
Если вы ищете книгу, в которой можно узнать о глубоком обучении и PyTorch, не тратя часы на расшифровку зашифрованного текста и кода, и которую легко и приятно читать, то это она.
Книга охватывает все: от основ градиентного спуска до тонкой настройки больших моделей естественного языка (BERT и GPT-2) с использованием HuggingFace. Она разделена на четыре части:
Часть I: Основы (градиентный спуск, обучение линейных и логистических регрессий в PyTorch)
Часть II: Компьютерное зрение (более глубокие модели и функции активации, свертки, трансферное обучение, схемы инициализации)
Часть III: Последовательности (RNN, GRU, LSTM, модели seq2seq, внимание, самовнимание, трансформаторы)
Часть IV: Обработка естественного языка (токенизация, встраивание, контекстное встраивание слов, ELMo, BERT, GPT-2)
Это не типичная книга: большинство руководств начинаются с какой-нибудь красивой и красивой проблемы классификации изображений, чтобы проиллюстрировать, как использовать PyTorch. Это может показаться крутым, но я считаю, что это отвлекает вас от главной цели: как работает PyTorch? В этой книге я представляю структурированный, пошаговый и основанный на первых принципах подход к изучению PyTorch (и в свое время доберусь до проблемы классификации красивых изображений).
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #ENG #PyTorch
Автор: Godoy D.V.
Описание:
Если вы ищете книгу, в которой можно узнать о глубоком обучении и PyTorch, не тратя часы на расшифровку зашифрованного текста и кода, и которую легко и приятно читать, то это она.
Книга охватывает все: от основ градиентного спуска до тонкой настройки больших моделей естественного языка (BERT и GPT-2) с использованием HuggingFace. Она разделена на четыре части:
Часть I: Основы (градиентный спуск, обучение линейных и логистических регрессий в PyTorch)
Часть II: Компьютерное зрение (более глубокие модели и функции активации, свертки, трансферное обучение, схемы инициализации)
Часть III: Последовательности (RNN, GRU, LSTM, модели seq2seq, внимание, самовнимание, трансформаторы)
Часть IV: Обработка естественного языка (токенизация, встраивание, контекстное встраивание слов, ELMo, BERT, GPT-2)
Это не типичная книга: большинство руководств начинаются с какой-нибудь красивой и красивой проблемы классификации изображений, чтобы проиллюстрировать, как использовать PyTorch. Это может показаться крутым, но я считаю, что это отвлекает вас от главной цели: как работает PyTorch? В этой книге я представляю структурированный, пошаговый и основанный на первых принципах подход к изучению PyTorch (и в свое время доберусь до проблемы классификации красивых изображений).
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #ENG #PyTorch
📖 Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков Pytorch и Pytorch Lightning: учебное пособие|
Автор: Елисеев А. И., Минин Ю. В., Кулаков Ю. В.
Описание:
Представляет собой комплексное руководство, предназначенное для изучения и применения фреймворков PyTorch и PyTorch Lightning в контексте задач глубокого обучения с акцентом на область компьютерного зрения.
Предназначено для студентов 3 и 4 курсов направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 1 и 2 курсов направления подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии».
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #RU #Pytorch
Автор: Елисеев А. И., Минин Ю. В., Кулаков Ю. В.
Описание:
Представляет собой комплексное руководство, предназначенное для изучения и применения фреймворков PyTorch и PyTorch Lightning в контексте задач глубокого обучения с акцентом на область компьютерного зрения.
Предназначено для студентов 3 и 4 курсов направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 1 и 2 курсов направления подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии».
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #RU #Pytorch
📖 The Hundred-Page Language Models Book
Автор: Бурков Андрей
Описание:В стостраничной книге "Языковые модели" применен уникальный подход, заключающийся в постепенном введении концепций языкового моделирования, начиная с базовых методов и заканчивая современными архитектурами. Каждая глава основывается на предыдущей, делая сложные концепции доступными благодаря четким объяснениям, диаграммам и практическим реализациям.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #PyTorch #ENG
Автор: Бурков Андрей
Описание:В стостраничной книге "Языковые модели" применен уникальный подход, заключающийся в постепенном введении концепций языкового моделирования, начиная с базовых методов и заканчивая современными архитектурами. Каждая глава основывается на предыдущей, делая сложные концепции доступными благодаря четким объяснениям, диаграммам и практическим реализациям.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #PyTorch #ENG
📖 Программируем с PyTorch
Автор: Ян Пойнтер
Описание:
PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей.
Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch. Вы научитесь:
- Внедрять модели глубокого обучения в работу
- Использовать PyTorch в масштабных проектах.
- Применять перенос обучения.
- Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных.
- Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии».
- Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф.
- Развертывать приложения PyTorch в контейнерах.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #RU #PyTorch
Автор: Ян Пойнтер
Описание:
PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей.
Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch. Вы научитесь:
- Внедрять модели глубокого обучения в работу
- Использовать PyTorch в масштабных проектах.
- Применять перенос обучения.
- Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных.
- Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии».
- Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф.
- Развертывать приложения PyTorch в контейнерах.
• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине
📚 Полка Разработчика | #RU #PyTorch