Deep Learning – Grundlagen und Implementierung

Principi fondamentali e concetti delle reti neurali spiegati in modo sistematico e comprensibile. Fondamenti del Deep Learning per Data Scientist e sviluppatori software con esperienza nel Machine Learning. Implementazione dei concetti di Deep Learning con il popolare framework PyTorch. Numerosi esempi di codice in Python illustrano l'applicazione concreta.

Questo libro fornisce gli strumenti concettuali e pratici per ottenere una profonda comprensione del funzionamento delle reti neurali. Imparerete i principi fondamentali del Deep Learning, per i quali Seth Weidman ha sviluppato modelli concettuali facilmente comprensibili, accompagnati da esempi di codice. Il libro è adatto a Data Scientist e sviluppatori software con esperienza nel Machine Learning.

Inizierete con le basi del Deep Learning e arriverete rapidamente ai dettagli delle architetture avanzate, implementandole da zero. In questo modo, conoscerete reti neurali multilivello come le Convolutional e le Recurrent Neural Networks. Questi concetti di reti neurali saranno poi messi in pratica utilizzando il popolare framework PyTorch. In questo modo costruirete una solida conoscenza su come funzionano matematicamente, computazionalmente e concettualmente le reti neurali.