Aprendizaje profundo para programadores con fastai y PyTorch

• Verfasst von: Howard, Jeremy [VerfasserIn]
• Verfasst von: Gugger, Sylvain [VerfasserIn]
• Titel: Aprendizaje profundo para programadores con fastai y PyTorch
• Titelzusatz: aplicaciones de la IA sin un doctorado
• Werktitel: Deep learning for coders with fastai and PyTorch
• Verf.angabe: Jeremy Howard y Sylvain Gugger
• Ausgabe: Primera edición.
• Verlagsort: Sebastopol, CA
• Verlag: O'Reilly Media, Inc.
• Jahr: 2020
• Umfang: 1 online resource (624 pages)
• Illustrationen: illustrations
• Fussnoten: Includes index
• ISBN: 978-1-0981-8364-6
• ISBN: 1-0981-8364-9
• Datenträger: Online-Ressource
• Sprache: spa
• Sach-SW: Exploration de données (Informatique)
• Sach-SW: Traitement automatique des langues naturelles
• Sach-SW: Apprentissage automatique
• Sach-SW: Python (Langage de programmation)
• Sach-SW: Intelligence artificielle
• Sach-SW: artificial intelligence
• K10plus-PPN: 1907888497
• K10plus-PPN:
  Universitätsbibliothek
• Lokale URL UB: Zum Volltext
• Lokale URL UB: Bibliothek der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg
• Bibliothek/Idn: UW / m4611005097
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Abstract

A menudo se considera que el aprendizaje profundo es dominio exclusivo de los doctores en matemáticas y las grandes empresas tecnológicas. Pero como demuestra esta guía práctica, los programadores que se sientan cómodos con Python pueden lograr resultados impresionantes en el aprendizaje profundo con poca formación matemática, pequeñas cantidades de datos y un código mínimo. ¿Cómo? Con fastai, la primera biblioteca que proporciona una interfaz coherente para las aplicaciones de aprendizaje profundo más utilizadas. Los autores Jeremy Howard y Sylvain Gugger, creadores de fastai, te muestran cómo entrenar un modelo en una amplia gama de tareas utilizando fastai y PyTorch. También te sumergirás progresivamente en la teoría del aprendizaje profundo para adquirir una comprensión completa de los algoritmos que se esconden entre bastidores.