Deep Learning con Python
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Deep Learning con Python

Imparare a implementare algoritmi di apprendimento profondo

  1. 384 pagine
  2. Italian
  3. ePUB (disponibile sull'app)
  4. Disponibile su iOS e Android
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Deep Learning con Python

Imparare a implementare algoritmi di apprendimento profondo

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Informazioni sul 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

Editore
Apogeo
Anno
2020
ISBN
9788850318889

Indice dei contenuti

  1. Prefazione
  2. Ringraziamenti
  3. Introduzione
  4. Parte I - I fondamenti del deep learning
  5. Capitolo 1 - Che cos’è il deep learning?
  6. Capitolo 2 - Prima di iniziare: le basi matematiche delle reti neurali
  7. Capitolo 3 - Introduzione alle reti neurali
  8. Capitolo 4 - I fondamenti del machine learning
  9. Parte II - Il deep learning in pratica
  10. Capitolo 5 - Deep learning per la visione computerizzata
  11. Capitolo 6 - Deep learning per i testi e le sequenze
  12. Capitolo 7 - Best practice per il deep learning avanzato
  13. Capitolo 8 - Deep learning generativo
  14. Capitolo 9 - Conclusioni
  15. Appendice A - Installazione di Keras e dipendenze in Ubuntu
  16. Appendice B - Esecuzione di notebook Jupyter su un’istanza di GPU EC2