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Numéro d'article:
104605672
Mastering PyTorch: Create and deploy deep learning models from CNNs to multimodal models, LLMs, and beyond Paperback – 31 May 2024
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104605672
XOF 46874
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Ce qui se démarque
Comprehensive Coverage
Covers a wide range of deep learning techniques from CNNs to multimodal models, making it suitable for beginners and advanced users alike.
Practical Deployment
Focuses on real-world applications, providing insights on deploying models effectively, which is often overlooked in other resources.
Up-to-Date Content
Published in 2024, this book includes the latest advancements in PyTorch, ensuring readers stay current in the fast-evolving field of deep learning.
Détails du produit
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | 31 May 2024 |
| Edition | 2nd |
| Language | English |
| Print length | 558 pages |
| ISBN-10 | 1801074305 |
| ISBN-13 | 978-1801074308 |
| Item weight | 939 g |
| Dimensions | 19.05 x 3.18 x 23.5 cm |
| Country of Origin | This item will be imported from UK |
| Date First Available | December 18, 2024 |
| What is in the box | Mastering PyTorch: Create and... For more details, please check description/product details |
À qui est-ce destiné ?
-
Aspiring Data Scientists
Ideal for beginners aiming to build foundational knowledge in deep learning and practical applications using PyTorch.
-
Machine Learning Engineers
Great for professionals seeking to enhance their skills in creating and deploying advanced deep learning models.
-
Academic Researchers
Useful for researchers interested in exploring cutting-edge techniques and multimodal approaches within their projects.
-
Complete Beginners
Not suited for individuals with no prior programming or machine learning background, as it requires foundational knowledge.
DESCRIPTION DU PRODUIT
Mastering PyTorch: Create and deploy deep learning models from CNNs to multimodal models, LLMs, and beyond Paperback – 31 May 2024
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question:
What is the primary focus of this book?
répondre: The book focuses on mastering deep learning techniques using PyTorch, including model creation, training, and deployment. -
question:
Do I need prior experience with deep learning?
répondre: Yes, a working knowledge of deep learning and Python is required to effectively use this book. -
question:
Will the book help me transition from TensorFlow to PyTorch?
répondre: Absolutely, this book is ideal for those looking to switch from TensorFlow to PyTorch while implementing advanced models.
AI & Machine Learning Editorial Review
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