[PDF] Deep Learning For Coders With Fastai And PyTorch - Jeremy Howard, SylvainGugger - 1st Edition

Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch – Jeremy Howard, SylvainGugger – 1st Edition

Descripción

El aprendizaje profundo a menudo se considera dominio exclusivo de los doctores en matemáticas y las grandes empresas de tecnología. Pero como demuestra esta guía práctica, los programadores que se sienten cómodos con Python pueden lograr resultados impresionantes en el aprendizaje profundo con poca experiencia en matemáticas, pequeñas cantidades de datos y código mínimo.

¿Cómo? Con fastai, la primera biblioteca que proporciona una interfaz coherente para las aplicaciones de aprendizaje profundo más utilizadas.

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  • Preface
    Foreword
    I Deep learning in practice
    1. Your deep learning joumey
    2. Form model to production
    3. Data ethics

    II. Understanding fastai´s Applications
    4. Under the hood: training a digit classifier
    5. Image classification
    6. Other computer vision Problems
    7. Training a state of the art model
    8. Collaborative Filtering Deep Dive
    9. Tabular modeling deep dive
    10. NPL deep dive RNNs
    11. Data munging with fastai´s Mid Level Api

    III. Foundations of deep learning
    12. A language model from scratch
    13. Convolutional neural networks
    14. Resnets
    15. Application architectures deep dive
    16. The training Process

    IV Deep learning from scracth
    17. A neural net from the foundations
    18. CNN Interpretation with CAM
    19. A fastai Learner from scratch
    20. Concluding Thoughts
    A. Creating a blog
    B. Data project checklist
    Index
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