[Livro] Deep Learning with Python - Nikhil Ketkar (2018)[

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Deep Learning with Python - Nikhil Ketkar (2018)











Deep Learning with Python - A Hands-on Introduction

Formato:......Multi-format

Tamanho:................06 MB

Data de publicação:...April 19, 2017

Págs:......................248

Autor:......................Nikhil Ketkar

Idioma:..............................Ingles

ISBN:.........................1484227654

Descubra os aspectos práticos da implementação de soluções de aprendizado profundo usando o rico ecossistema Python. Este livro une a lacuna entre o estado-da-arte acadêmico e o estado-da-prática da indústria, introduzindo-o em estruturas de aprendizado profundo, como Keras, Theano e Caffe. As práticas desses frameworks são muitas vezes adquiridas pelos praticantes lendo o código fonte, manuais e postando questões em fóruns comunitários, o que tende a ser um processo lento e doloroso. O aprendizado profundo com o Python permite que você aumente o know-how prático em um curto período de tempo e concentre-se mais no domínio, nos modelos e nos algoritmos.

Este livro aborda brevemente os pré-requisitos matemáticos e fundamentos da aprendizagem profunda, tornando este livro um bom ponto de partida para os desenvolvedores de software que querem começar a aprender profundamente. Um breve levantamento de arquiteturas de aprendizado profundo também está incluído.

O aprendizado profundo com o Python também apresenta conceitos-chave de diferenciação automática e computação de GPU que, embora não seja fundamental para a aprendizagem profunda, são essenciais quando se trata de realizar experimentos em grande escala.

O que você aprenderá
Aproveite as estruturas de aprendizado profundo em Python ou seja, Keras, Theano e Caffe
Obtenha os fundamentos da aprendizagem profunda com pré-requisitos matemáticos
Descubra as considerações práticas de experimentos em grande escala
Leve modelos de aprendizado profundo para a produção
Para quem este livro é

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 ter modelos de aprendizado profundo desenvolvidos por cientistas de dados para produção.






 

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