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Learning Deep Learning

Iníciate en el Deep Learning con este nuevo libro de Magnus Ekman de NVIDIA.

Learning Deep Learning es una guía completa para el deep learning Aclarando tanto los conceptos básicos como las técnicas de programación práctica necesarias para tener éxito, este libro es ideal para desarrolladores, científicos de datos, analistas y otros, incluidos aquellos sin experiencia previa en aprendizaje automático o estadísticas. El libro proporciona ejemplos de código concisos y bien anotados usando TensorFlow con Keras. Y con los correspondientes ejemplos de PyTorch proporcionados en línea, el libro cubre las dos bibliotecas de Python dominantes utilizadas para el Deep Learning en el sector y la academia.

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Libro: Learning Deep Learning
Más información sobre el autor Magnus Eklam
Vídeo: introducción al Deep Learning presentado en la Conferencia GTC 2021
Explora los ejemplos de código del libro

Lista de lecturas recomendadas

Libro: Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)

de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville

Libro: Machine Learning Yearning
Libro: Deep Learning with Python

Deep Learning with Python

de François Chollet

Libro: Ray Tracing Gems II

Ray Tracing Gems II

de Adam Marrs, Peter Shirley e Ingo Wald

Libro: Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach
Libro: Parallel Programming: Concepts and Practice

Parallel Programming: Concepts and Practice

de Bertil Schmidt Jorge Gonzalez-Dominguez, Christian Hundt y Moritz Schlarb

Libro: Professional CUDA C Programming

Professional CUDA C Programming

de John Cheng, Max Grossman y Ty McKercher

Libro: Robotics, Vision and Control

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Programas de Deep Learning para instructores

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NVIDIA DLI ofrece materiales descargables para educadores universitarios y formación online gratuita para los estudiantes a través de los kits de aprendizaje de DLI. Los educadores también pueden obtener la certificación para impartir talleres de DLI en el campus a través del programa de embajadores universitarios.

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Entrenamiento de Deep Learning

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Una sesión de entrenamiento de Deep Learning por Magnus Ekman

Sesión de entrenamiento de Deep Learning de NVIDIA GTC 21


Magnus lleva a cabo una breve sesión de entrenamiento sobre el Deep Learning. Esta presentación es una gran vista previa de los temas que Magnus trata en su libro, Learning Deep Learning (LDL). La charla comienza con una descripción de alto nivel de los temas tratados en LDL. A continuación, pasa a una descripción más detallada de parte del contenido de los capítulos iniciales, incluidos ejemplos de programación. Concluye con una visión general de una aplicación más compleja, una red de subtítulos de imágenes que genera descripciones textuales de las imágenes. Esta red de subtítulos de imágenes es el foco de uno de los ejemplos finales de programación en LDL y da una idea del tipo de habilidades que el lector dominará después de leer el libro.

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Ejemplos de código del autor Magnus Ekman

Códigos de ejemplo de GitHub


Explora más ejemplos de código del autor. El repositorio de GitHub de Learning Deep Learning contiene archivos de Python para todos los ejemplos de código incluidos en el libro. El repositorio también contiene Jupyter Notebooks bien documentados que te permiten recorrer cada ejemplo de forma interactiva. Muchos de los ejemplos de código se basan en el marco TensorFlow DL, que es el marco que se enseña en el libro impreso. Para los lectores que estén interesados en aprender el marco PyTorch DL en lugar de (o además de) TensorFlow, el repositorio también contiene versiones de PyTorch de estos ejemplos. Los Jupyter Notebooks contienen descripciones detalladas de las construcciones de PyTorch, a un nivel de detalle similar al que se describe TensorFlow en el libro.

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Magnus Ekman

Magnus Ekman

Director de Arquitectura, NVIDIA


Magnus Ekman tiene un doctorado en ingeniería informática, es director de arquitectura en NVIDIA y es el creador de múltiples patentes. Anteriormente, trabajó con diseño de procesadores e R&D en Sun Microsystems y Samsung Research America. En su puesto actual en NVIDIA, lidera un equipo de ingeniería que trabaja en el rendimiento de la CPU y la eficiencia energética para sistemas en chips dirigidos al mercado de vehículos autónomos.

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