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PyTorch深度学习实战 聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现,不涉及模型层面的原理剖析
读者对象:本书非常适合知道如何在 Python 中编程并了解深度学习基础知识的读者。本书面向具有传统机器学习实践经验,或希望在实践中探索深度学习世界并将其实现部署到生产中的开发人员。 本书是一本深度学习实践指南,聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现,不涉及模型层面的原理剖析。书中通过大量示例及代码,详细展示如何使用PyTorch构建深度学习模型原型、构建深度学习工作流和将原型用于生产。全书共7章。第1章介绍使用PyTorch进行深度学习的方法和PyTorch的基本API;第2章演示如何构建一个简单神经网络;第3章深入探讨深度学习工作流和PyTorch生态系统;第4章介绍基于PyTorch构建的CNN;第5章介绍RNN并探讨序列数据处理;第6章详细介绍生成对抗网络(GAN);第7章介绍强化学习;第8章介绍将PyTorch应用于生产的三种不同方法。
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读者对象: 适合管理者、CEO和那些为他们的企业寻找人工智能开发指南的人阅读。 本书重点解读IBM公司、Amazon和Google等IT巨头企业将人工智能技术运用到IT商业应用中。总结了它们作为认知型企业的未来战略和技术布局。该书为人工智能技术在真实世界中应用提供了宝贵的指导。
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