码农的零门槛AI课：基于fastai与PyTorch的深度学习

图书标准信息

• 作者 [澳]Jeremy Howard（杰里米·霍华德）；[法]Sylvain Gugger(西尔文·古格
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2023-06
• 版次 1
• ISBN 9787121455728
• 定价 179.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 572页
• 字数 784千字

【内容简介】

深度学习通常被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但是正如本书所呈现的那样，熟悉Python的程序员可以通过少量的数学背景、少量的数据和少的代码在深度学习中取得令人震惊的成果。fastai是个为常用的深度学习应用程序提供一致接口的库。本书的两位作者用口语化且简单明了的方式描述了各种抽象的理论概念，希望通过本书能让尽可能多的人了解深度学习。这本书深入浅出地介绍了深度学习的概念，并为读者提供了掌握深度学习的详细指导。 本书的目标读者是对深度学习感兴趣的广大程序员，只要你有一些编程基础，即可通过这本书轻松上手深度学习。

【作者简介】

Jeremy Howard是fast.ai的创始研究员，fast.ai研究所致力于让大家更容易上手深度学习。同时，他也是旧金山大学杰出的研究科学家和世界经济论坛全球AI理事会成员。Sylvain Gugger是Hugging Face的研究工程师。此前，他曾是fast.ai的研究科学家，主要研究如何通过设计和改进技术让模型在资源有限的情况下训练得更快，以使更多的人使用深度学习。

译者陈志凯、熊英鹰，为腾讯Blade团队核心成员。主要实践方向是在黑盒设置中测试人脸识别系统的鲁棒性，以及通过对抗性示例研究深度学习模型的鲁棒性；主要研究方向是使用对抗性训练来帮助深度学习模型更健壮，并获得更强大的性能。

【目录】

前言

序

部分 上手实践深度学

章 你的深度学之旅

人人都可以学会深度学

神经网络简史

作者介绍

如何学深度学

你的项目和思维模式

构建模型相关的库和运行环境:pytorch、fastai和jupyter(它们都不重要)

你的个模型

找一台拥有合适gpu的计算机用于深度学

运行你的个notebook

什么是机器学

什么是神经网络

一些深度学的术语

……