GPU-Accelerated Deep Learning
Idioma: inglés
Editorial: Apress, Apress Jan 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, AlemaniaRheinberg-Buch Andreas Meier eK
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Explore the convergence of deep learning and GPU technology. This book is a complete guide for those wishing to use GPUs to accelerate AI workflows.The book is meant to make complex concepts understandable, with step-by-step instructions on how to set up and use GPUs in deep learning applications. Starting with an introduction to the fundamentals, you'll dive into progressive topics like Convolutional Neural Networks (CNNs) and sequence models, exploring how GPU optimization boosts performance. Further, you will learn the power of generative models, and take your skills by deploying AI models on edge devices. Finally, you will master the art of scaling and distributed training to handle large datasets and complex tasks efficiently.This book is your roadmap to becoming proficient in deep learning and harnessing the full potential of GPUs.What You Will Learn:How to apply deep learning techniques on GPUs to solve challenging AI problems.Optimizing neural networks for faster training and inference on GPUsIntegration of GPUs with Microsoft CopilotsImplementing VAEs (Variational Autoencoders) with TensorFlow and PyTorchWho This Book Is For:Industry IT professionals in AI. Students pursuing undergraduate and postgraduate degrees in Engineering, Computer Science, Data Science. 168 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9798868820823
- Título
- GPU-Accelerated Deep Learning
- Autor
- Ramchandra S Mangrulkar
- Editorial
- Apress, Apress Jan 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798868820823
- Peso del artículo
- 265 gramos
- Dimensiones
- 235x155x10 mm
Explore the convergence of deep learning and GPU technology. This book is a complete guide for those wishing to use GPUs to accelerate AI workflows.
The book is meant to make complex concepts understandable, with step-by-step instructions on how to set up and use GPUs in deep learning applications. Starting with an introduction to the fundamentals, you'll dive into progressive topics like Convolutional Neural Networks (CNNs) and sequence models, exploring how GPU optimization boosts performance. Further, you will learn the power of generative models, and take your skills by deploying AI models on edge devices. Finally, you will master the art of scaling and distributed training to handle large datasets and complex tasks efficiently.
This book is your roadmap to becoming proficient in deep learning and harnessing the full potential of GPUs.
What You Will Learn:
- How to apply deep learning techniques on GPUs to solve challenging AI problems.
- Optimizing neural networks for faster training and inference on GPUs
- Integration of GPUs with Microsoft Copilots
- Implementing VAEs (Variational Autoencoders) with TensorFlow and PyTorch
Who This Book Is For:
Industry IT professionals in AI. Students pursuing undergraduate and postgraduate degrees in Engineering, Computer Science, Data Science.
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Acerca del autor
Dr. Ramchandra Sharad Mangrulkar is a Professor in the Department of Information Technology at Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering in Mumbai, India. He holds various memberships in professional organizations such as IEEE, ISTE, ACM, and IACSIT. He completed his Doctor of Philosophy (Ph.D.) in Computer Science and Engineering from S.G.B. Amravati University in Maharashtra, and Master of Technology (MTech) degree in Computer Science and Engineering from the National Institute of Technology, Rourkela. Dr. Mangrulkar is proficient in several technologies and tools, including Microsoft's Power BI, Power Automate, Power Query, Power Virtual Agents, Google's Dialog Flow, and Overleaf. With over 23 years of combined teaching and administrative experience, Dr. Mangrulkar has established himself as a knowledgeable and skilled professional in his field. He has also obtained certifications such as Certified Network Security Specialist (ICSI - CNSS) from ICSI, UK. Dr. Mangrulkar has a strong publication record with 95 publications including refereed/peer-reviewed international journal publications, book chapters with international publishers (including Scopus indexed ones), and international conference publications.
Dr. Pallavi Vijay Chavan is an Associate Professor in the Department of Information Technology at Ramrao Adik Institute of Technology, D Y Patil Deemed to be University, Navi Mumbai, MH, India. She has been in academics since the past 17 years and has worked in the areas of computing theory, data science, and network security. In her academic journey, she has published research work in the data science and security domains with reputed publishers including Springer, Elsevier, CRC Press, and Inderscience. She has published 2 books, 7+ book chapters, 10+ international journal papers and 30+ international conference papers. She is currently guiding 5 Ph.D. research scholars. She completed her Ph.D. from Rashtrasant Tukadoji Maharaj Nagpur University, Nagpur, MH, India in 2017. She secured the first merit position in Nagpur University for the degree of B.E. in Computer Engineering in 2003. She is recipient of research grants from UGC, CSIR, and University of Mumbai. She is an active reviewer for Elsevier and Inderscience journals. Her firm belief is "Teaching is a mission.”
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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