Технические материалы

Только начинаете работать с ИИ, ускоренными вычислениями, data science, графикой, моделированием или сетевыми технологиями? Готовы узнать больше? Решите самые сложные проблемы с помощью технических материалов как для начинающих, так и для продвинутых.

  • Глубокое обучение
  • Ускоренные вычисления
  • Data Science
  • Графика и моделирование
  • Инфраструктура
Поделитесь материалами по глубокому обучению
Поделитесь новостями об ускоренных вычислениях
Поделиться ресурсами по инфраструктуре

Введение в глубокое обучение

Начните осваивать принципы глубокого обучения с помощью новой книги Магнуса Экмана (Magnus Ekman) из NVIDIA.

Введение в глубокое обучение (Learning Deep Learning) — это полное руководство по глубокому обучению. В книге освещаются основные понятия и практические методы, необходимые для успешного применения на реальных кейсах. Она подойдет как опытным специалистам — разработчикам, дата-сайентистам, аналитикам — так и новичкам, еще не имеющим опыта в машинном обучении и статистике. В книге представлены краткие примеры кода с использованием TensorFlow и Keras с подробными комментариями. Примеры с PyTorch доступны для вас на специальном сайте. Таким образом, книга охватывает две основные библиотеки Python, используемые для глубокого обучения как в промышленности, так и в академических кругах.

Начните осваивать принципы глубокого обучения с помощью новой книги Магнуса Экмана (Magnus Ekman) из NVIDIA.

У вас возникли вопросы?