Learning Deep Learning : Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow
Langue : anglais
Edité par Pearson Aug 2021, 2021
- Livre broché
- Neuf
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Neuware - NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. - Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation - See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks - Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis - Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences - Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture - Build applications for natural language translation andimage captioning. …
N° de réf. du vendeur 9780137470358
- Titre
- Learning Deep Learning : Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow
- Auteur
- Magnus Ekman
- Éditeur
- Pearson Aug 2021
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0137470355
- ISBN à 13 chiffres
- 9780137470358
- Poids de l'article
- 1 406 grammes
- Dimensions
- 235x195x41 mm
NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All You Need to Get Started and Get Results
"To enable everyone to be part of this historic revolution requires the democratization of AI knowledge and resources. This book is timely and relevant towards accomplishing these lofty goals."
-- From the foreword by Dr. Anima Anandkumar, Bren Professor, Caltech, and Director of ML Research, NVIDIA
"Ekman uses a learning technique that in our experience has proven pivotal to success―asking the reader to think about using DL techniques in practice. His straightforward approach is refreshing, and he permits the reader to dream, just a bit, about where DL may yet take us."
-- From the foreword by Dr. Craig Clawson, Director, NVIDIA Deep Learning Institute
Deep learning (DL) is a key component of today's exciting advances in machine learning and artificial intelligence. Learning Deep Learning is a complete guide to DL. Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniques needed to succeed, this book is ideal for developers, data scientists, analysts, and others--including those with no prior machine learning or statistics experience.
After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers, Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, including the Transformer. He describes how these concepts are used to build modern networks for computer vision and natural language processing (NLP), including Mask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translator and a system generating natural language descriptions of images.
Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples using TensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, and the book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used in industry and academia. He concludes with an introduction to neural architecture search (NAS), exploring important ethical issues and providing resources for further learning.
- Explore and master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoid neurons, and back propagation
- See how DL frameworks make it easier to develop more complicated and useful neural networks
- Discover how convolutional neural networks (CNNs) revolutionize image classification and analysis
- Apply recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and other variable-length sequences
- Master NLP with sequence-to-sequence networks and the Transformer architecture
- Build applications for natural language translation and image captioning
NVIDIA's invention of the GPU sparked the PC gaming market. The company's pioneering work in accelerated computing--a supercharged form of computing at the intersection of computer graphics, high-performance computing, and AI--is reshaping trillion-dollar industries, such as transportation, healthcare, and manufacturing, and fueling the growth of many others.
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