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
🚚 شحن سريع داخل الإمارات: 25 درهم فقط📦 التوصيل خلال 24–48 ساعة📍 المناطق البعيدة: 50 درهم💳 دفع آمن عبر Tap Payments
🔐 مدفوعات إلكترونية آمنة 100% عبر Tap Payments
في حال عدم توفر المنتج، يتم رد المبلغ كاملًا عبر نفس وسيلة الدفع
Couldn't load pickup availability
📦 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.
- ✔ شحن مجاني داخل الإمارات للطلبات فوق 150 درهم
- ✔ توصيل سريع خلال 24–48 ساعة لجميع الإمارات
- ✔ كتب أصلية 100% من دور النشر الرسمية
- ✔ دفع آمن عبر Tap Payments و Visa و Mastercard
- ✔ متجر إماراتي موثوق وخدمة عملاء سريعة
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
