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码农的零门槛AI课:基于fastai与PyTorch的深度学习
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码农的零门槛AI课:基于fastai与PyTorch的深度学习电子书

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41人正在读 | 0人评论 6.7

作       者：(澳)Jeremy Howard(杰里米·霍华德),(法)Sylvain Gugger(西尔文·古格)

出  版  社：电子工业出版社

出版时间：2023-06-01

字       数：31.8万

所属分类： 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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使用PyTorch和fastai深度学习库，您将学习如何训练一个模型来完成广泛的任务——包括计算机视觉、自然语言处理、表格数据和生成网络。与此同时，你将逐步深学习深度学习理论，这样在本书的最后你将对图书馆功能背后的数学有一个完整的理解。<br/>【推荐语】<br/>深度学习领域的圣经，解锁从实践到原理的最佳学习路径 完美的互动式旅程，在复杂技术概念与工具应用间轻松对话 为菜鸟、老鸟提供学习AI和其他领域技术的最佳资源环境 随时随地用有效代码搭建系统，“人人都可以学会深度学习” 深度学习的黑盒子，解答人工智能的技术与道德边界<br/>【作者】<br/>Jeremy Howard是fast.ai的创始研究员，fast.ai研究所致力于让大家更容易上手深度学习。同时，他也是旧金山大学杰出的研究科学家和世界经济论坛全球AI理事会成员。 Sylvain Gugger是Hugging Face的研究工程师。此前，他曾是fast.ai的研究科学家，主要研究如何通过设计和改技术让模型在资源有限的情况下训练得更快，以使更多的人使用深度学习。 译者陈志凯、熊英鹰，为腾讯Blade团队核心成员。主要实践方向是在黑盒设置中测试人脸识别系统的鲁棒性，以及通过对抗性示例研究深度学习模型的鲁棒性；主要研究方向是使用对抗性训练来帮助深度学习模型更健壮，并获得更强大的性能。<br/>
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内容简介

O'Reilly Media，Inc.介绍

本书赢得的赞誉

前言

第Ⅰ部分 上手实践深度学习

第1章 你的深度学习之旅

第2章 从模型到输出

第3章 数据伦理

第Ⅱ部分 理解fastai的应用

第4章 深入探索谜底：训练数字分类器

第5章 图像分类

第6章 其他计算机视觉问题

第7章 训练最高水准的模型

第8章 深入协同过滤

第9章 深入学习表格建模

第10章 NLP深度探究：RNN

第11章 使用fastai的中间层API来处理数据

第Ⅲ部分 深度学习基础

第12章 从零开始制作语言模型

第13章 卷积神经网络

第14章 ResNet

第15章 深入研究应用架构

第16章 训练过程

第Ⅳ部分 从零开始学习深度学习

第17章 神经网络基础

第18章 用CAM做CNN的解释

第19章 从零开始构建fastai Learner

第20章 总结

附录A 创建一个博客

附录B 数据科学项目的检查表

作者介绍

致谢

封面动物

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