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Deep Learning con Python
Imparare a implementare algoritmi di apprendimento profondo
- 384 pagine
- Italian
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Deep Learning con Python
Imparare a implementare algoritmi di apprendimento profondo
Informazioni su questo libro
Negli ultimi anni il machine learning ha compiuto passi da gigante, con macchine che ormai raggiungono un livello di accuratezza quasi umana. Dietro questo sviluppo c'è il deep learning: una combinazione di progressi ingegneristici, teoria e best practice che rende possibile applicazioni prima impensabili.
Questo manuale accompagna il lettore nel mondo del deep learning attraverso spiegazioni passo passo ed esempi concreti incentrati sul framework Keras. Si parte dai fondamenti delle reti neurali e del machine learning per poi affrontare le applicazioni del deep learning nel campo della visione computerizzata e dell'elaborazione del linguaggio naturale: dalla classificazione delle immagini alla previsione di serie temporali, dall'analisi del sentiment alla generazione di immagini e testi.
Con tanti esempi di codice corredati di commenti dettagliati e consigli pratici, questo libro è rivolto a chi ha già esperienza di programmazione con Python e desidera entrare nel mondo degli algoritmi di apprendimento profondo.
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Informazioni
Argomento
InformaticaIndice dei contenuti
- Prefazione
- Ringraziamenti
- Introduzione
- Parte I - I fondamenti del deep learning
- Capitolo 1 - Che cos’è il deep learning?
- Capitolo 2 - Prima di iniziare: le basi matematiche delle reti neurali
- Capitolo 3 - Introduzione alle reti neurali
- Capitolo 4 - I fondamenti del machine learning
- Parte II - Il deep learning in pratica
- Capitolo 5 - Deep learning per la visione computerizzata
- Capitolo 6 - Deep learning per i testi e le sequenze
- Capitolo 7 - Best practice per il deep learning avanzato
- Capitolo 8 - Deep learning generativo
- Capitolo 9 - Conclusioni
- Appendice A - Installazione di Keras e dipendenze in Ubuntu
- Appendice B - Esecuzione di notebook Jupyter su un’istanza di GPU EC2
Domande frequenti
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