前言
亲爱的读者
人工智能有望改变各行各业,但几乎每一种人工智能应用都需要针对其特定用途进行定制。读取医疗记录的系统不同于查找工厂缺陷的系统,后者又不同于产品推荐引擎。要想充分发挥人工智能的潜力,工程师们需要一些工具,帮助他们适应我们希望解决的数百万个具体问题所具备的惊人能力。
当我领导谷歌大脑团队时,我们开始为深度学习构建一个名为 DistBelief 的 C++ 框架。我们对利用数千个 CPU 训练神经网络的潜力感到兴奋(例如,使用 16000 个 CPU 在未标记的 YouTube 视频中训练猫咪探测器)。从那时起,Deep Learning 已经取得了长足的进步!曾经的尖端技术,现在在你的笔记本电脑上就能实现!创建 ML 模型以实现人工智能的框架也取得了长足的进步。
PyTorch 取得了长足的进步。它的设计既易于学习,又足够强大,可供研究人员使用。它丰富的功能可以帮助人们构建各种人工智能工具,从简单的模型,到从他人那里转移学习,再到微调最现代的生成式人工智能模型。
如今,得益于 PyTorch 等框架,数以百万计的程序员已成为人工智能开发者。
劳伦斯-莫罗尼(Laurence Moroney),一直是帮助开发人员在 TensorFlow 和 PyTorch 中成功使用人工智能的主要力量。我有幸与他合作,在 deeplearning.ai 和 Coursera 教授多个专业课程,其中包括即将推出的关于 PyTorch 的课程。
在我们共事的早期,劳伦斯曾给了我一个 "大懒":
- 安德鲁唱着一首悲伤的老歌
- 晕倒在米尔纳小姐面前
- 邀请圈
- 晕倒 晕倒
- [...]
他用爱尔兰传统歌曲的歌词训练了一个 LSTM,结果生成了这些歌词。但在这个后变压器网络时代,我们可以创建更复杂的内容--从诗歌、代码到文档分析!在本书中,他涵盖了这两方面的内容,帮助你为现代人工智能做好准备。
而且,如果人工智能为我们打开了这样一扇通往乐趣的大门,又怎么会有人不想参与其中呢?你可以:1)参与推动人类进步的激动人心的项目;2)促进你的职业发展;3)获得免费的爱尔兰诗歌。 祝你在学习 PyTorch 的道路上一帆风顺。
有劳伦斯作为老师,伟大的冒险在等着你。
继续学习
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