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Continua la tua immersione nel deep learning. Esplora le risorse didattiche dedicate a IA, computing accelerato e scienza dei dati accelerata.

Learning Deep Learning

Inizia con il deep learning con questo nuovo libro di Magnus Ekman di NVIDIA.

Learning Deep Learning è una guida completa al deep learning. Questo libro descrive i concetti essenziali e le tecniche pratiche di programmazione utili per avere successo. È ideale per sviluppatori, esperti di dati e altri professionisti, inclusi quelli che non hanno esperienza pregressa in machine learning o statistica. Il libro fornisce esempi di codice concisi e ben annotati utilizzando TensorFlow con Keras. E con i corrispondenti esempi di PyTorch forniti online, il libro copre le due librerie Python principalmente utilizzate per il deep learning nel settore e nel mondo accademico.

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Ulteriori informazioni sull'autore Magnus Eklam

Incontra l'autore: Magnus Ekman

Direttore dell'architettura, NVIDIA

Video: introduzione al deep learning presentata alla conferenza GTC 2021

Guarda l'introduzione al deep learning di Magnus al GTC 21 di NVIDIA

Esplora gli esempi di codice

Letture consigliate

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di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville

Machine Learning Yearning

di Andrew Ng

Deep Learning with Python

di François Chollet

Ray Tracing Gems II

di Adam Marrs, Peter Shirley e Ingo Wald

Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach

di David B. Kirk e Wen-mei W. Hwu

Parallel Programming: Concepts and Practice

di Bertil Schmidt Jorge Gonzalez-Dominguez, Christian Hundt e Moritz Schlarb

Professional CUDA C Programming

di John Cheng, Max Grossman e Ty McKercher

Robotics, Vision and Control

di Peter Corke

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Sessione di formazione sul deep learning di Magnus Ekman

Sessione di formazione sul deep learning NVIDIA GTC 21

Magnus tiene una breve sessione di formazione sul deep learning. La presentazione è un'ottima anteprima degli argomenti trattati da Magnus nel suo libro, Learning Deep Learning (LDL). L'intervento inizia con una descrizione generale degli argomenti trattati nel libro LDL, per poi analizzare con maggiore dettaglio alcuni contenuti dei capitoli iniziali, inclusi gli esempi di programmazione. La sessione si conclude con una panoramica di un'applicazione più complessa, una rete che genera descrizioni testuali per immagini. La rete è al centro di uno degli esempi di programmazione finali in LDL e permette di farsi un'idea generale delle abilità che il lettore può acquisire leggendo il libro.

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Esempi di codice dell'autore Magnus Ekman

Codici di esempio da GitHub

Esplora altri esempi di codice dell'autore. Il repository GitHub di Learning Deep Learning contiene file Python per tutti gli esempi di codice inclusi nel libro. Il repository contiene anche notebook Jupyter ben documentati che consentono di esaminare ogni esempio in modo interattivo. Molti degli esempi di codice sono basati sul framework TensorFlow DL, descritto nel libro in versione cartacea. Per i lettori interessati ad apprendere il framework PyTorch DL al posto o in aggiunta al TensorFlow, il repository contiene anche versioni PyTorch dei medesimi esempi. I notebook Jupyter contengono descrizioni dei costrutti PyTorch con un livello di dettaglio simile a quello del libro.

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Magnus Ekman