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Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD (English Edition) par [Jeremy Howard, Sylvain Gugger]

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Jeremy Howard

Sylvain Gugger

Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD (English Edition) 1er Édition, Format Kindle

Édition en Anglais de Jeremy Howard (Auteur), Sylvain Gugger (Auteur) Format : Format Kindle

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Deep learning is often viewed as the exclusive domain of math PhDs and big tech companies. But as this hands-on guide demonstrates, programmers comfortable with Python can achieve impressive results in deep learning with little math background, small amounts of data, and minimal code. How? With fastai, the first library to provide a consistent interface to the most frequently used deep learning applications.

Authors Jeremy Howard and Sylvain Gugger, the creators of fastai, show you how to train a model on a wide range of tasks using fastai and PyTorch. You’ll also dive progressively further into deep learning theory to gain a complete understanding of the algorithms behind the scenes.

Train models in computer vision, natural language processing, tabular data, and collaborative filtering
Learn the latest deep learning techniques that matter most in practice
Improve accuracy, speed, and reliability by understanding how deep learning models work
Discover how to turn your models into web applications
Implement deep learning algorithms from scratch
Consider the ethical implications of your work
Gain insight from the foreword by PyTorch cofounder, Soumith Chintala

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ISBN-13

978-1492045526
Édition

1er
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Non activé
Éditeur

O'Reilly Media
Date de publication

29 juin 2020
Langue

Anglais
Taille du fichier

33114 KB
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Description du produit

Biographie de l'auteur

Sylvain is a former teacher and a Research Scientist at fast.ai, with a focus on making deep learning more accessible by designing and improving techniques that allow models to train fast on limited resources. Prior to this, Sylvain wrote several books covering the entire curriculum he was teaching in France (published at ditions Dunod) until 2015 in CPGE. CPGE are a French specific two-year program whereby handpicked students who graduated high school follow an intense preparation before sitting for the competitive exam to enter the top engineering and business schools of the country. Sylvain taught computer science and mathematics in that program for seven years. Sylvain is an alumni from cole Normale Sup rieure (Paris, France) where he studied mathematics and has a Master's Degree in mathematics from University Paris XI (Orsay, France). Jeremy Howard is an entrepreneur, business strategist, developer, and educator. Jeremy is a founding researcher at fast.ai, a research institute dedicated to making deep learning more accessible. He is also a Distinguished Research Scientist at the University of San Francisco, a faculty member at Singularity University, and a Young Global Leader with the World Economic Forum. Jeremy's most recent startup, Enlitic, was the first company to apply deep learning to medicine, and has been selected one of the world's top 50 smartest companies by MIT Tech Review two years running. He was previously the President and Chief Scientist of the data science platform Kaggle, where he was the top ranked participant in international machine learning competitions 2 years running. He was the founding CEO of two successful Australian startups (FastMail, and Optimal Decisions Group-purchased by Lexis-Nexis). Before that, he spent 8 years in management consulting, at McKinsey & Co, and AT Kearney. Jeremy has invested in, mentored, and advised many startups, and contributed to many open source projects. He has many television and other video appearances, including as a regular guest on Australia's highest-rated breakfast news program, a popular talk on TED.com, and data science and web development tutorials and discussions. --Ce texte fait référence à l'édition paperback.

Détails sur le produit

ASIN ‏ : ‎ B08C2KM7NR
Éditeur ‏ : ‎ O'Reilly Media; 1er édition (29 juin 2020)
Langue ‏ : ‎ Anglais
Taille du fichier ‏ : ‎ 33114 KB
Utilisation simultanée de l'appareil ‏ : ‎ Illimité
Synthèse vocale ‏ : ‎ Activée
Lecteur d’écran ‏ : ‎ Pris en charge
Confort de lecture ‏ : ‎ Activé
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Word Wise ‏ : ‎ Non activé
Pense-bêtes ‏ : ‎ Non activé
Nombre de pages de l'édition imprimée ‏ : ‎ 1053 pages

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Thomas Capelle

This is an awesome book

Commenté en France 🇫🇷 le 4 octobre 2020

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I recommend this book to anyone looking for up to date Pytroch/Deep Learning material.
It is very well written, and the accompyning github repo is very handy (it is actually the book!).
Warning: You mut love Jupyter notebooks.

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Amazon Customer

Amazing book

Commenté en France 🇫🇷 le 14 janvier 2021

I may be biased because I've been following fastai since their first course a few years back, but I think this is probably the best book about practical deep learning out there.

I've watched all of the video courses over the years and I've enjoyed them so much, yet I was struck by the thoroughness of this book. It is extremely very well written and there is almost no mistake/spelling errors. The authors have been balancing every word to deliver a clear explaination of all the concepts.

Thanks to this book, I understood some advanced topics like skip connections in Resnets (finally!) and much more!

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Tom Prendergast

Great

Commenté au Royaume-Uni 🇬🇧 le 2 décembre 2020

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It has everything you could ever need (in my opinion), could master ML on a desert island with this book. There is a series on YouTube as well but I'm going to finish the book before returning.

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7 personnes ont trouvé cela utile

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Preeti Gopal

Awesome

Commenté en Inde 🇮🇳 le 7 décembre 2020

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Although the course content is a available online for free, I do not regret having a hard-copy of the book with me. You need to see the appearance of the text to appreciate the power of jupyter notebooks (the entire book was written in jupyter notebooks). The paper and print quality is excellent too. Also, after working long hours on my computer, it is refreshing to read a book in print.

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8 personnes ont trouvé cela utile

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Sam

Original and great quality

Commenté en Inde 🇮🇳 le 24 octobre 2020

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I have known Jeremy's FastAI courses for a couple years now and am glad for this book that comes in the light of his recent complete rewrite of the FastAi library. It is very useful to get acquainted with Deep Learning for those who already know coding. I am currently in Chapter 2 and would need more time to write a more detailed review.

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3 personnes ont trouvé cela utile

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Pankaj Joshi

Fastest route to master enough Deep learning to be productive.

Commenté en Allemagne 🇩🇪 le 30 août 2020

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Received the book couple of days back and already feel compelled to promote it. I am book person so reading jupyter notebooks was not that satisfying.

Book is simply superb and forms a much needed single source of structured content backing the fastai course. Video lectures are great, but after whetting ones appetite they leave you hankering for something more, that's exactly what this book is.

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6 personnes ont trouvé cela utile

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Raul De Castro

El mejor contenido "manos a la obra" al momento

Commenté au Mexique 🇲🇽 le 27 octobre 2020

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Excelente impresión y por supuesto, una de las mejores elecciones de libro del tema. Entre un vasto cuerpo de.cosas por aprender, consideraría a esta obra como el eje fundamental y práctico para entrar o profundizar en la practica de Deep Learning.

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