Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch (Helion)

Uczenie głębokie zmienia oblicze wielu branż. Ta rewolucja już się zaczęła, jednak potencjał AI i sieci neuronowych jest znacznie większy. Korzystamy więc dziś z osiągnięć komputerowej analizy obrazu i języka naturalnego, wspierania badań naukowych czy budowania efektywnych strategii biznesowych - wchodzimy do świata, który do niedawna był przystępny przede wszystkim dla naukowców. W wyniku czego trudno o źródła wiedzy, które równocześnie byłyby dostępne dla zwykłych programistów i miały wysoką wartość merytoryczną. Problem polega na tym, iż bez dogłębnego zrozumienia działania algorytmów uczenia głębokiego trudno tworzyć korzystne aplikacje.Oto ergonomiczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia głębokiego, napisany tak, żeby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje nieprzeciętne podstawy uczenia głębokiego, a następnie stopniowo wprowadza zagadnienia sposobu działania modeli, ich budowy i trenowania. Pokazano w niej także użyteczne techniki przekształcania modeli w działające aplikacje. Znalazło się tu niemało wskazówek ułatwiających udoskonalanie staranności, prędkości i bezawaryjności modeli. Nie zabrakłodanych o najlepszych sposobach wdrażania od podstaw algorytmów uczenia głębokiego i stosowaniu ich w najnowocześniejszych rozwiązaniach.