Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD
Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD
🔥 الكمية محدودة – آخر نسخ متبقية⚡ يتم طلب هذا الكتاب الآن بشكل متكرر
✔️ توصيل سريع داخل الإمارات خلال 24–48 ساعة✔️ شحن مجاني للطلبات فوق 150 درهم✔️ دفع آمن عبر Tap Payments✔️ كتب أصلية 100% من دور النشر الرسمية
في حال عدم توفر المنتج، يتم رد المبلغ كاملًا عبر نفس وسيلة الدفع
🔥 Hurry Up – Only Few Copies Left!
Couldn't load pickup availability
🚚 Fast Delivery via Aramex – Only 21 AED
لماذا تشتري من International Group Book؟✔️ توصيل سريع داخل الإمارات والخليج✔️ شحن مجاني داخل الإمارات للطلبات فوق 150 درهم✔️ كتب أصلية من دور النشر الرسمية✔️ دفع آمن عبر Tap Payments و Visa و Mastercard✔️ متجر موثوق وخدمة عملاء سريعة
📦 Add one more book to save more on shipping📚 أضف كتاباً آخر لتوفير أكبر في تكلفة الشحن
📦 ملاحظة الشحن الدولي:قد تُطبق رسوم جمركية أو ضرائب استيراد حسب بلد الاستلام، ويتم تحصيلها عند التسليم.--------------------📦 International Shipping Notice:Customs duties or import taxes may apply depending on the destination country and are payable upon delivery.
Deep learning is often viewed as the exclusive domain of math PhDs and big tech companies. But as this hands-on guide demonstrates, programmers comfortable with Python can achieve impressive results in deep learning with little math background, small amounts of data, and minimal code. How? With fastai, the first library to provide a consistent interface to the most frequently used deep learning applications.
Authors Jeremy Howard and Sylvain Gugger, the creators of fastai, show you how to train a model on a wide range of tasks using fastai and PyTorch. You’ll also dive progressively further into deep learning theory to gain a complete understanding of the algorithms behind the scenes.
|
Author name
|
Publisher
|
Publication year
|
Pages
|
|
Jeremy Howard |
O'Reilly Media |
2020 |
621 |
Share
