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Practical Deep Learning, 2e édition : Introduction basée sur Python - Ronald T. Kneusel

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À propos de cet article :

Marque : GENERIC
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Découvrez le deep learning de manière concrète et accessible avec cette seconde édition mise à jour de l'ouvrage de référence de l'expert en IA Ronald T. Kneusel. À travers 584 pages, ce guide pratique vous accompagne dans la création de modèles fonctionnels, de l'analyse d'images à la génération de texte, tout en explorant les fondements théorique...

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Description produit
Marque
GENERIC
Titre principal
Practical Deep Learning, 2nd Edition: A Python-Based Introduction
Editeur
No Starch Press
Type de produit
Paperback
Présentation du livre
Paperback
Release date
7/8/2025 12:00:00 AM
Langue d'origine
English
ISBN
1718504209
Dimensions
7.06 x 1.06 x 9.75 inches
Nombre de pages de livre
584 pages
Langue - Librairie
English
Résumé
Deep learning made simple.Dip into deep learning without drowning in theory with this fully updated edition of Practical Deep Learning from experienced author and AI expert Ronald T. Kneusel.After a brief review of basic math and coding principles, you’ll dive into hands-on experiments and learn to build working models for everything from image an*lysis to creative writing, and gain a thorough understanding of how each technique works under the hood. Whether you’re a developer looking to add AI to your toolkit or a student seeking practical machine learning skills, this book will teach you:How neural networks work and how they’re trainedHow to use classical machine learning modelsHow to develop a deep learning model from scratchHow to evaluate models with industry-standard metricsHow to create your own generative AI modelsEach chapter emphasizes practical skill development and experimentation, building to a case study that incorporates everything you’ve learned to classify audio recordings. Examples of working code you can easily run and modify are provided, and all code is freely available on GitHub. With Practical Deep Learning, second edition, you’ll gain the skills and confidence you need to build real AI systems that solve real problems.New to this edition: Material on computer vision, fine-tuning and transfer learning, localization, self-supervised learning, generative AI for novel image creation, and large language models for in-context learning, semantic search, and retrieval-augmented generation (RAG). Read more
Auteur(s)
Ronald T. Kneusel
Date de parution
7/8/2025 12:00:00 AM