دانلود کتاب Deep Learning with PyTorch – یادگیری عمیق با PyTorch

Build neural network models in text, vision and advanced analytics using PyTorch

Key Features

• Learn PyTorch for implementing cutting-edge deep learning algorithms.
• Train your neural networks for higher speed and flexibility and learn how to implement them in various scenarios;
• Cover various advanced neural network architecture such as ResNet, Inception, DenseNet and more with practical examples;

Book Description

Deep learning powers the most intelligent systems in the world, such as Google Voice, Siri, and Alexa. Advancements in powerful hardware, such as GPUs, software frameworks such as PyTorch, Keras, Tensorflow, and CNTK along with the availability of big data have made it easier to implement solutions to problems in the areas of text, vision, and advanced analytics.

This book will get you up and running with one of the most cutting-edge deep learning librariesPyTorch. PyTorch is grabbing the attention of deep learning researchers and data science professionals due to its accessibility, efficiency and being more native to Python way of development. You’ll start off by installing PyTorch, then quickly move on to learn various fundamental blocks that power modern deep learning. You will also learn how to use CNN, RNN, LSTM and other networks to solve real-world problems. This book explains the concepts of various state-of-the-art deep learning architectures, such as ResNet, DenseNet, Inception, and Seq2Seq, without diving deep into the math behind them. You will also learn about GPU computing during the course of the book. You will see how to train a model with PyTorch and dive into complex neural networks such as generative networks for producing text and images.

By the end of the book, you’ll be able to implement deep learning applications in PyTorch with ease.

What you will learn

• Use PyTorch for GPU-accelerated tensor computations
• Build custom datasets and data loaders for images and test the models using torchvision and torchtext
• Build an image classifier by implementing CNN architectures using PyTorch
• Build systems that do text classification and language modeling using RNN, LSTM, and GRU
• Learn advanced CNN architectures such as ResNet, Inception, Densenet, and learn how to use them for transfer learning
• Learn how to mix multiple models for a powerful ensemble model
• Generate new images using GAN’s and generate artistic images using style transfer

Who This Book Is For

This book is for machine learning engineers, data analysts, data scientists interested in deep learning and are looking to explore implementing advanced algorithms in PyTorch. Some knowledge of machine learning is helpful but not a mandatory need. Working knowledge of Python programming is expected.

Table of Contents

1. Getting Started with Pytorch for Deep Learning
2. Mathematical building blocks of Neural Networks
3. Getting Started with Neural Networks
4. Fundamentals of Machine Learning
5. Deep Learning for Computer Vision
6. Natural Language Processing for PyTorch
7. Advanced neural network architectures
8. Generative networks
9. Conclusion

ساخت مدل های شبکه عصبی در متن، دید و تجزیه و تحلیل پیشرفته با استفاده از PyTorch

ویژگی های کلیدی

• PyTorch را برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق پیشرفته بیاموزید.
• شبکه‌های عصبی خود را برای سرعت و انعطاف‌پذیری بالاتر آموزش دهید و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها را در سناریوهای مختلف بیاموزید؛
• نورهای پیشرفته مختلف را پوشش دهید. معماری شبکه مانند ResNet، Inception، DenseNet و موارد دیگر با مثال‌های کاربردی؛

توضیحات کتاب

آموزش عمیق هوشمندترین سیستم‌های جهان مانند Google Voice، Siri و Alexa. پیشرفت‌ها در سخت‌افزار قدرتمند، مانند پردازنده‌های گرافیکی، چارچوب‌های نرم‌افزاری مانند PyTorch، Keras، Tensorflow و CNTK به همراه در دسترس بودن داده‌های بزرگ، پیاده‌سازی راه‌حل‌های مشکلات در زمینه‌های متن، دید و تجزیه و تحلیل پیشرفته را آسان‌تر کرده است. /p>

این کتاب شما را با یکی از پیشرفته‌ترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق PyTorch راه‌اندازی می‌کند. PyTorch به دلیل دسترسی، کارایی و بومی بودن بیشتر در راه توسعه پایتون، توجه محققان یادگیری عمیق و متخصصان علوم داده را به خود جلب کرده است. شما با نصب PyTorch شروع می‌کنید، سپس به سرعت به یادگیری بلوک‌های اساسی مختلف می‌پردازید که یادگیری عمیق مدرن را تقویت می‌کنند. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه از شبکه های CNN، RNN، LSTM و دیگر شبکه ها برای حل مشکلات دنیای واقعی استفاده کنید. این کتاب مفاهیم مختلف معماری های پیشرفته یادگیری عمیق مانند ResNet، DenseNet، Inception و Seq2Seq را بدون غواصی عمیق در ریاضیات پشت سر آنها توضیح می دهد. همچنین در طول دوره کتاب با محاسبات GPU آشنا خواهید شد. خواهید دید که چگونه یک مدل را با PyTorch آموزش دهید و در شبکه های عصبی پیچیده مانند شبکه های مولد برای تولید متن و تصاویر فرو بروید.

در پایان کتاب، می توانید یادگیری عمیق را پیاده سازی کنید. برنامه‌های کاربردی در PyTorch به راحتی.

آنچه یاد خواهید گرفت

• از PyTorch برای محاسبات تانسور شتاب‌دهی شده توسط GPU استفاده کنید
• ساخت مجموعه داده‌ها و داده‌های سفارشی لودرها برای تصاویر و آزمایش مدل ها با استفاده از مشعل و متن مشعل
• با پیاده سازی معماری های CNN با استفاده از PyTorch یک طبقه بندی کننده تصویر بسازید
• ساخت سیستم هایی که طبقه بندی متن و مدل سازی زبان را با استفاده از RNN، LSTM انجام می دهند. ، و GRU
• معماری های پیشرفته CNN مانند ResNet، Inception، Densenet را بیاموزید و نحوه استفاده از آنها را برای یادگیری انتقال بیاموزید
• بیاموزید که چگونه چندین مدل را برای یک مجموعه قدرتمند ترکیب کنید. model
• تصاویر جدید با استفاده از GAN ایجاد کنید و تصاویر هنری با استفاده از انتقال سبک تولید کنید

این کتاب برای چه کسی است

این کتاب برای مهندسان یادگیری ماشین، تحلیلگران داده، دانشمندان داده علاقه مند به یادگیری عمیق هستند و به دنبال کشف الگوریتم های پیشرفته در PyTorch هستند. برخی از دانش یادگیری ماشین مفید است اما نیازی اجباری نیست. دانش کاری برنامه نویسی پایتون مورد ان

tag : دانلود کتاب یادگیری عمیق با PyTorch , Download یادگیری عمیق با PyTorch , دانلود یادگیری عمیق با PyTorch , Download Deep Learning with PyTorch Book , یادگیری عمیق با PyTorch دانلود , buy یادگیری عمیق با PyTorch , خرید کتاب یادگیری عمیق با PyTorch , دانلود کتاب Deep Learning with PyTorch , کتاب Deep Learning with PyTorch , دانلود Deep Learning with PyTorch , خرید Deep Learning with PyTorch , خرید کتاب Deep Learning with PyTorch ,