rdf-syntax-grammar
mods:
  schema location: http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-2.xsd
  title info:
    title: Deep learning dla programistów
    sub title: budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
  title info:
    title: Deep learning for coders with fastai and PyTorch. Polish
  name:
    name part: Howard, Jeremy
    name part: (Scientist)
    role:
      role term: creator
    role:
      role term: author.
  name:
    name part: Gugger, Sylvain
    role:
      role term: author.
  name:
    name part: Janusz, Jacek
    role:
      role term: translator.
  name:
    name part: Safari, an O'Reilly Media Company
  type of resource: text
  genre: Electronic books.
  origin info:
    place:
      place term: pl
    date issued: 2021
    edition: [First edition].
    issuance: monographic
  language:
    language term: pol
  language:
    language term: eng
  physical description:
    form: remote
    extent: 1 online resource (544 pages) : illustrations
  abstract: Uczenie głębokie zmienia oblicze wielu branż. Ta rewolucja już się zaczęła, jednak potencjał AI i sieci neuronowych jest znacznie większy. Korzystamy więc dziś z osiągnięć komputerowej analizy obrazu i języka naturalnego, wspierania badań naukowych czy budowania skutecznych strategii biznesowych - wchodzimy do świata, który do niedawna był dostępny głównie dla naukowców. W konsekwencji trudno o źródła wiedzy, które równocześnie byłyby przystępne dla zwykłych programistów i miały wysoką̜ wartość merytoryczną. Problem polega na tym, że bez dogłębnego zrozumienia działania algorytmów uczenia głębokiego trudno tworzyć dobre aplikacje. Oto praktyczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia g̜łębokiego, napisany tak, aby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje znakomite podstawy uczenia głębokiego, a następnie stopniowo wprowadza zagadnienia sposobu działania modeli, ich budowy i trenowania. Pokazano w niej również praktyczne techniki przekształcania modeli w działające aplikacje. Znalazło się tu mnóstwo wskazówek ułatwiających poprawianie dokładności, szybkości i niezawodności modeli. Nie zabrakło też informacji o najlepszych sposobach wdrażania od podstaw algorytmów uczenia głębokiego i stosowaniu ich w najnowocześniejszych rozwiązaniach.
  note: Jeremy Howard, Sylvain Gugger ; tłumaczenie, Jacek Janusz.
  note: Includes index.
  subject:
    topic: Data mining
  subject:
    topic: Natural language processing (Computer science)
  subject:
    topic: Machine learning
  subject:
    topic: Python (Computer program language)
  subject:
    topic: Artificial intelligence
  classification: QA76.9.D343
  classification: 006.3/12
  identifier: 9788328375109
  identifier: 8328375109
  identifier: 9788328375109 O'Reilly Media
  identifier: https://proxy.library.tamu.edu/login
  record info:
    record content source: ORMDA
    record creation date: 230614
    record change date: 20260129205351.0
    record identifier: in00004727374
    language of cataloging:
      language term: eng