Introduction to PyTorch Practice ~ From the Basics of Deep Learning to Implementation Tankobon Softcover – January 30, 2021
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Introduction to PyTorch Practice ~ From the Basics of Deep Learning to Implementation Tankobon Softcover – January 30, 2021
The definitive implementation of deep learning by PyTorch!
Introduction to PyTorch Practice ~ From the Basics of Deep Learning to Implementation Tankobon Softcover – January 30, 2021
Numéro d'article: 88573717

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Ce qui se démarque

Comprehensive Coverage
Offers a thorough introduction to deep learning concepts, from basic principles to advanced implementations, making it suitable for beginners and experienced practitioners alike.
Hands-On Practice
Includes practical exercises and projects that encourage readers to apply their knowledge, enhancing understanding and retention of PyTorch and deep learning techniques.
Accessible Language
Written in clear, approachable language, ensuring complex topics are easy to understand, which helps readers build confidence in their deep learning journey.

Détails du produit

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Publisher u30deu30a4u30cau30d3u51fau7248 (January 30, 2021)
Publication date January 30, 2021
Language Japanese
Tankobon Softcover 608 pages
ISBN-10 4839974691
ISBN-13 978-4839974695
Dimensions 7.28 x 1.18 x 9.25 inches (18.5 x 3 x 23.5 cm)

À qui est-ce destiné ?

Suitable For
  • Beginner Data Scientists

    Perfect for those new to data science and looking to understand deep learning concepts using PyTorch.

  • Students in AI Courses

    Ideal for students enrolled in artificial intelligence courses seeking practical experience with deep learning frameworks.

  • Self-learners in Tech

    Great resource for individuals self-studying deep learning who want hands-on practice with real-world examples.

Not Suitable For
  • Advanced Developers

    Not suitable for experienced developers who already possess deep knowledge of PyTorch and deep learning techniques.

DESCRIPTION DU PRODUIT

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Questions et réponses des clients

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Eli Stevens , Luca Antiga , Thomas Viehmann Editorial Review

The product, a Japanese-language book on deep learning with PyTorch, has received a mix of positive and critical feedback from customers. Many reviewers find it to be an excellent resource for beginners and recommend it for those just starting with deep learning or PyTorch. They praise the book for its clear explanations, well-structured content, and practical approach to teaching image object recognition, which is a central topic in the text. The inclusion of source code on Git adds significant value, allowing readers to verify their understanding as they progress through the material. However, some users highlight that while the book is beginner-friendly, it may become less practical for those looking to apply the concepts more broadly, mentioning that the book can feel overly focused on specific applications without providing enough context for broader understanding. Additionally, a few reviews indicate that the explanations of certain functions are insufficient and that some technical jargon may be overwhelming for readers without a strong programming background. The flow of some sections appears to be influenced by English structuring, making it slightly less readable for a Japanese audience. Overall, while the text is deemed essential for those serious about learning deep learning with PyTorch, it seems best suited for intermediate users who already have a foundational understanding of programming concepts. **

Avis et évaluations clients

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1 évaluations des clients
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Avantages

  • Clear, detailed explanations that are beginner-friendly.
  • Practical focus on image object recognition.
  • Availability of GitHub code for practical application.
  • Strong foundational emphasis on deep learning principles.

Les inconvénients

  • May be too focused on specific applications for broader learning.

Historique des prix du produit

Informations importantes

  • Limitations : Pour les produits expédiés à l'international, veuillez noter que toute garantie du fabricant peut ne pas être valide ; les options de service du fabricant peuvent ne pas être disponibles ; les manuels, instructions et avertissements de sécurité des produits peuvent ne pas être dans les langues du pays de destination ; les produits (et les matériaux qui les accompagnent) peuvent ne pas être conçus conformément aux normes, spécifications et exigences d'étiquetage du pays de destination ; et les produits peuvent ne pas être conformes à la tension et aux autres normes électriques du pays de destination (nécessitant l'utilisation d'un adaptateur ou d'un convertisseur le cas échéant). Il incombe au destinataire de s'assurer que le produit peut être importé légalement dans le pays de destination. En cas de commande auprès d'Ubuy ou de ses filiales, le destinataire est l'importateur officiel et doit se conformer à toutes les lois et réglementations du pays de destination.
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Caractéristiques et avantages

  • Comprehensive guide to deep learning concepts and PyTorch.
  • Practical project-based learning with real data.
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  • Step-by-step implementation instructions for model training.
  • Various methods for deploying models to production environments.
  • Ideal for developers looking to enhance their deep learning skills.

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