nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - DESCRIPTIONDeep learning is revolutionizing how we solve complex problems, and PyTorch has emerged as a leading framework for its ease of use and flexibility. This book is designed to bridge the gap between theory and practice, providing a hands-on approach to understanding deep learning with PyTorch. It covers fundamental and advanced topics, including object detection, NLP, GANs, and time series forecasting.The book begins with foundational deep learning concepts and guides you through setting up PyTorch. You will learn to manipulate tensors, load data, build models, and understand computer vision with multi-object detection using YOLO to enhance image recognition through transfer learning techniques. You will also analyze generative models with GANs for data augmentation and venture into audio processing with text-to-speech and speech-to-text using TorchAudio. Learn NLP tasks like text classification, summarization, sentiment analysis, and question answering with pre-trained models like BERT. Finally, learn to tackle time series forecasting using RNNs, LSTMs, CNNs, and transformers.By the end of this book, you will be equipped with the practical skills and knowledge to confidently build and deploy deep learning solutions across various domains, helping you innovate in the ever-evolving field of artificial intelligence.WHAT YOU WILL LEARN� Implement deep learning models for image, text, and speech tasks.� Build and optimize AI workflows using PyTorch efficiently.� Apply transfer learning techniques for improved model performance.� Develop GANs for generating high-quality synthetic data.� Use NLP techniques for language processing and sentiment analysis.� Forecast time series data using LSTMs and deep learning models.WHO THIS BOOK IS FORThis book is for AI enthusiasts, data scientists, and engineers seeking practical knowledge of deep learning. Whether you are a beginner exploring AI or a seasoned professional optimizing deep learning architectures, this book provides essential techniques, tools, and best practices to help you excel in the field of artificial intelligence.

N� de ref. del art�culo 9789365897258

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Practical Deep Learning with PyTorch : PyTorch implementation for computer vision, NLP, audio, and language translation (English Edition)
Editor: BPB Publications
Fecha de publicaci�n: 2025
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 9365897254
ISBN 13: 9789365897258
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 191 de alto por 16 de largo
Peso: 543 gramos

Acerca de

Sinopsis

Description

Deep learning is revolutionizing how we solve complex problems, and PyTorch has emerged as a leading framework for its ease of use and flexibility. This book is designed to bridge the gap between theory and practice, providing a hands-on approach to understanding deep learning with PyTorch. It covers fundamental and advanced topics, including object detection, NLP, GANs, and time series forecasting.

The book begins with foundational deep learning concepts and guides you through setting up PyTorch. You will learn to manipulate tensors, load data, build models, and understand computer vision with multi-object detection using YOLO to enhance image recognition through transfer learning techniques. You will also analyze generative models with GANs for data augmentation and venture into audio processing with text-to-speech and speech-to-text using TorchAudio. Learn NLP tasks like text classification, summarization, sentiment analysis, and question answering with pre-trained models like BERT. Finally, learn to tackle time series forecasting using RNNs, LSTMs, CNNs, and transformers.

By the end of this book, you will be equipped with the practical skills and knowledge to confidently build and deploy deep learning solutions across various domains, helping you innovate in the ever-evolving field of artificial intelligence.

What you will learn

● Implement deep learning models for image, text, and speech tasks.

● Build and optimize AI workflows using PyTorch efficiently.

● Apply transfer learning techniques for improved model performance.

● Develop GANs for generating high-quality synthetic data.

● Use NLP techniques for language processing and sentiment analysis.

● Forecast time series data using LSTMs and deep learning models.

Who this book is for

This book is for AI enthusiasts, data scientists, and engineers seeking practical knowledge of deep learning. Whether you are a beginner exploring AI or a seasoned professional optimizing deep learning architectures, this book provides essential techniques, tools, and best practices to help you excel in the field of artificial intelligence.

Table of Contents

1. A Primer on Deep Learning

2. Getting PyTorch Setup and Running

3. Multi-object Detection

4. Image Labeling Using Transfer Learning

5. Harnessing Generative Adversarial Network for Data Augmentation

6. Building Text-to-speech Models

7. Converting Speech-to-text Using TorchAudio

8. Text Analysis, Categorization, and Language Translation

9. Text Summarization and Sentiment Analysis

10. Time Series Forecasting Using Deep Learning

Acerca del autor

Deepak Gowda is a distinguished engineering leader and hands-on technology geek with over 20 years of experience, including a decade focused on artificial intelligence (AI) and machine learning (ML).

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

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