[Livro] Deep Learning with Python - Nikhil Ketkar (2017)

[bairradino]

Deep Learning with Python - Nikhil Ketkar (2017)











Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction




English | Nikhil Ketkar | ISBN: 1484227654 | 2017 | 143 páginas | PDF | 7 MB






Descubra os aspectos práticos da implementação de soluções de aprendizagem profunda usando o rico ecossistema Python. Este livro preenche a lacuna entre o estado-da-arte acadêmico e o estado da prática da indústria, apresentando-o a estruturas de aprendizagem profunda como Keras, Theano e Caffe. Os aspectos práticos dessas estruturas são frequentemente adquiridos pelos profissionais, lendo o código-fonte, os manuais e postando perguntas nos fóruns da comunidade, o que tende a ser um processo lento e doloroso. O Aprendizado Profundo com Python permite que você desenvolva esse conhecimento prático em um curto período de tempo e se concentre mais no domínio, nos modelos e nos algoritmos.

Este livro aborda resumidamente os pré-requisitos matemáticos e fundamentos da aprendizagem profunda, tornando este livro um bom ponto de partida para desenvolvedores de software que desejam começar a aprender profundamente. Uma breve pesquisa de arquiteturas de aprendizagem profunda também está incluída.

Aprendizado profundo com Python também apresenta os principais conceitos de diferenciação automática e computação de GPU que, embora não sejam fundamentais para o aprendizado profundo, são essenciais quando se trata de conduzir experimentos em grande escala.O que você aprenderá
Aproveite estruturas de aprendizado profundo em Python, Keras, Theano e Caffe
Adquira os fundamentos da aprendizagem profunda com pré-requisitos matemáticos
Descubra as considerações práticas de experimentos em larga escala
Leve modelos de aprendizado profundos para a produção
Quem é este livro para

desenvolvedores de software que desejam experimentar o aprendizado profundo como uma solução prática para um problema específico. Desenvolvedores de software em uma equipe de ciência de dados que desejam desenvolver modelos de aprendizagem profunda desenvolvidos por cientistas de dados para produção.






 

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