Practical Deep Learning, 2nd Edition: A Python-Based Introduction, (Paperback)
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Practical Deep Learning, 2nd Edition: A Python-Based Introduction, (Paperback)
With Practical Deep Learning, second edition, you'll gain the skills and confidence you need to build real AI systems that solve real problems.
Practical Deep Learning, 2nd Edition: A Python-Based Introduction, (Paperback)
Numéro d'article: 155690316

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Ce qui se démarque

Hands-On Approach
This edition emphasizes practical applications, enabling readers to swiftly apply deep learning concepts with real-world Python projects, enhancing learning and retention.
Comprehensive Coverage
The book offers thorough coverage of deep learning techniques, from basics to advanced topics, making it suitable for both beginners and experienced practitioners seeking to deepen their knowledge.
Up-to-Date Content
Updated with the latest trends and tools in deep learning, ensuring readers are equipped with relevant knowledge and skills that align with current industry standards and practices.

Détails du produit

Shop Practical Deep Learning, 2nd Edition: A Python-Based Introduction, (Paperback) online at a best price in France. 13185206154
  • Deep learning made simple. Dip into deep learning without drowning in theory with this fully updated edition of Practical Deep Learning from experienced author and AI expert Ronald T. Kneusel. After a brief review of basic math and coding principles, you'll dive into hands-on experiments and learn to build working models for everything from image analysis to creative writing, and gain a thorough understanding of how each technique works under the hood. Whether you're a developer looking to add AI to your toolkit or a student seeking practical machine learning skills, this book will teach you: How neural networks work and how they're trainedHow to use classical machine learning modelsHow to develop a deep learning model from scratchHow to evaluate models with industry-standard metricsHow to create your own generative AI modelsEach chapter emphasizes practical skill development and experimentation, building to a case study that incorporates everything you've learned to classify audio recordings. Examples of working code you can easily run and modify are provided, and all code is freely available on GitHub. With Practical Deep Learning, second edition, you'll gain the skills and confidence you need to build real AI systems that solve real problems. New to this edition: Material on computer vision, fine-tuning and transfer learning, localization, self-supervised learning, generative AI for novel image creation, and large language models for in-context learning, semantic search, and retrieval-augmented generation (RAG).
Book formatPaperback
Fiction/nonfictionNon-Fiction
GenreComputing & Internet
Publication dateJuly, 2025
Pages584
Reading levelGeneral
SubgenreData Science
Series titleNo Series
Edition1
PublisherNo Starch Press
Original languagesEnglish
LanguageEnglish
Edu focusTechnology
Educational levelGeneral
Is collectibleN
Recording time0 min
Retail packagingSingle Piece
Assembled product dimensions (l x w x h)7.01 x 1.18 x 9.21 in (17.8 x 3 x 23.4 cm)
Assembled product weight2.2 lb (1 kg)
Bisac subject headingComputers

À qui est-ce destiné ?

Suitable For
  • Beginners in AI

    Perfect for newcomers to artificial intelligence who seek a practical, hands-on learning experience with Python.

  • Data Scientists

    Data professionals looking to expand their skill set with deep learning concepts and practical implementations using Python.

  • Educators and Students

    Great resource for teachers and learners in academic settings who want structured content on deep learning basics.

Not Suitable For
  • Advanced Practitioners

    Not suited for those with extensive experience in deep learning, as content may be too basic for them.

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Ronald T Kneusel All Books Editorial Review

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Caractéristiques et avantages

  • Learn deep learning concepts without extensive theory.
  • Hands-on experiments in real-world AI applications.
  • Build models for image analysis and creative writing.
  • Includes evaluation techniques with industry-standard metrics.
  • Updated content on generative AI and recent advancements.
  • Accessible code examples available on GitHub for easy modification.

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