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

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 skutecznych strategii biznesowych - wchodzimy do świata, który do niedawna był dostępny głównie dla naukowców. W konsekwencji trudno o źródła wiedzy, które równocześnie byłyby przystępne dla zwykłych programistów i miały wysoką wartość merytoryczną. Problem polega na tym, że bez dogłębnego zrozumienia działania algorytmów uczenia głębokiego trudno tworzyć dobre aplikacje.

Oto praktyczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia głębokiego, napisany tak, aby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje znakomite podstawy uczenia głębokiego, a następnie stopniowo wprowadza zagadnienia sposobu działania modeli, ich budowy i trenowania. Pokazano w niej również praktyczne techniki przekształcania modeli w działające aplikacje. Znalazło się tu mnóstwo wskazówek ułatwiających poprawianie dokładności, szybkości i niezawodności modeli. Nie zabrakło też informacji o najlepszych sposobach wdrażania od podstaw algorytmów uczenia głębokiego i stosowaniu ich w najnowocześniejszych rozwiązaniach.