Deep Learning with PyTorch, Second Edition Training and applying deep learning and generative AI models
Langue : anglais
Edité par Manning Publications, 2026
- Livre broché
- Neuf

Vendeur : Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Etats-UnisRomtrade Corp.
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- Titre
- Deep Learning with PyTorch, Second Edition Training and applying deep learning and generative AI models
- Auteur
- Antiga, Luca; Stevens, Eli; Huang, Howard; Viehmann, Thomas
- Éditeur
- Manning Publications
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1633438856
- ISBN à 13 chiffres
- 9781633438859
- Édition
- 2ème Édition
Stop guessing at PyTorch syntax, start building production-ready models today. Bridge the gap between theory and working code with guided, hands-on projects. Confused by transformers and diffusion? Learn them through clear, incremental steps. Grow from basic tensors to complete neural networks without drowning in jargon. Feel confident diagnosing training issues using PyTorch’s powerful visualization tools. Stay market-relevant by mastering the latest generative AI techniques right now.
- Project-based learning: Build an end-to-end medical image classifier that cements every concept.
- Flexible PyTorch APIs: Customize layers, losses, and optimizers for research or production speed.
- CNNs, RNNs, Transformers: Apply the right architecture to vision, language, and multimodal tasks.
- Generative models: Create text and images with large language models and diffusion networks.
- Optimization know-how: Improve accuracy, reduce inference cost, and streamline model deployment.
Deep Learning with PyTorch, Second Edition, by Luca Antiga, Eli Stevens, Howard Huang, and Thomas Viehmann, delivers a credible, code-first roadmap for serious AI practitioners. The book guides you through every stage, from data loading to scaled deployment.
Each chapter introduces a single concept, then immediately applies it to a working project. Updated coverage of transformers, diffusion, and distributed training keeps the content current. Friendly explanations, annotated code, and ample visuals make complex ideas clear and actionable.
Finish the book able to design, train, and ship state-of-the-art models using PyTorch’s flexible toolkit. You will upskill confidently and join the ranks of engineers pushing AI forward.
Ideal for Python developers, data scientists, and ML engineers seeking practical mastery of modern deep learning.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
- Luca Antiga is a deep learning researcher and entrepreneur known for translating theory into high-impact AI applications. With extensive industry and academic collaborations, Luca brings clarity and pragmatic rigor to every page. He distills years of neural-network innovation into guidance that accelerates reader competence.
- Eli Stevens is a seasoned machine-learning engineer recognized for simplifying complex architectures for production teams. With startup intensity and open-source spirit, Eli delivers frank, actionable insights throughout the book. He converts frontier research into approachable steps that help readers deploy real-world solutions.
- Howard Huang is a software engineer on the core PyTorch team, known for advancing distributed training at scale. With insider knowledge of the framework, Howard injects authoritative best practices into the narrative. He turns deep infrastructure expertise into clear tactics that boost reader productivity.
- Thomas Viehmann is a data-science consultant and educator praised for demystifying advanced AI concepts. With classroom experience and community mentorship, Thomas offers an encouraging, structured teaching style. He translates academic depth into tools and patterns readers can apply immediately.
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Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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