PyTorch kompakt
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- Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-Framework
- Sowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlich
- Überblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-Bibliotheken
- Mit Kurzeinstieg in PyTorch
- Im heise shop in gedruckter und digitaler Fassung erhältlich
Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
Mit diesem benutzerfreundlichen Nachschlagewerk zu PyTorch haben Sie kompaktes Wissen zu einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning immer zur Hand. Der Autor Joe Papa bietet Ihnen mit dieser Referenz den sofortigen Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare Codebeispiele. Sie erhalten eine Fülle an gesammelten Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit beschleunigen und die Zeit minimieren, die Sie mit der Suche nach Details verbringen.
Leseprobe (PDF-Link)
Inhaltsverzeichnis (PDF-Link)
Zielgruppe:
- Data Scientists
- Softwareentwickler*innen
- Datenanalyst*innen
- Studierende der Informatik
Autor:
Joe Papa verfügt über 25 Jahre Erfahrung in Forschung und Entwicklung und ist Gründer von TeachMe.AI. Seinen Abschluss „Master of Science in Electrical Engineering“ hat er an der Universität Rutgers erworben. Bei Booz Allen Hamilton und Perspecta Labs hat er KI-Forschungsteams mit PyTorch geleitet. Joe hat Hunderte von Datenwissenschaftlern als Mentor betreut und mehr als 6.000 Studenten auf der ganzen Welt auf Udemy unterrichtet.