Deep Learning para programadores com fastai e PyTorch

O Deep Learning é muitas vezes visto como o domínio exclusivo dos doutorados em matemática e das grandes empresas de tecnologia. Mas como este guia prático demonstra, os programadores que se sentem confortáveis com Python podem alcançar resultados impressionantes na aprendizagem profunda com poucos conhecimentos de matemática, pequenas quantidades de dados e código mínimo. Como? Com fastai, a primeira biblioteca a fornecer uma interface consistente para as aplicações de aprendizagem profunda mais frequentemente utilizadas.

Os autores Jeremy Howard e Sylvain Gugger, os criadores da fastai, mostram-te como treinar um modelo numa vasta gama de tarefas utilizando a fastai e o PyTorch. Também mergulharás progressivamente na teoria da aprendizagem profunda para obteres uma compreensão completa dos algoritmos nos bastidores.

• Treina modelos em visão computacional, processamento de linguagem natural, dados tabulares e filtragem colaborativa
• Aprende as mais recentes técnicas de aprendizagem profunda que são mais importantes na prática
• Melhora a precisão, a velocidade e a fiabilidade, compreendendo como funcionam os modelos de aprendizagem profunda
• Descobre como transformar os teus modelos em aplicações Web
• Implementa algoritmos de Deep Learning a partir do zero
• Considera as implicações éticas do teu trabalho
• Obtém informações do prefácio do cofundador do PyTorch, Soumith Chintala