dpunkt Computing PyTorch für KI und ML Buch Python
4.3 (7)
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PyTorch für KI und ML von dpunkt Computing ist ein Buch und Python-Buch für die Praxis. Der Leitfaden für Entwickler vermittelt Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision und NLP mit PyTorch und Hugging Face ohne schwere Mathematik, mit Code und Anwendungen.
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dpunkt PyTorch für KI und ML: Python-Buch für Entwickler
PyTorch für KI und ML aus der Reihe Computing von dpunkt verlag richtet sich an Python-Entwickler, die KI-Modelle bauen wollen. Der codeorientierte Guide führt von Tensoren und Trainingsschleifen zu eigenen Anwendungen für den realen Einsatz. Alle Beispiele sind bewusst praxisnah gehalten und kommen ohne fortgeschrittene Mathematik aus.
Machine-Learning-Buch zu Vision, NLP und generativer KI
Behandelt werden Computer Vision, Natural Language Processing und Sequenzmodellierung mit PyTorch. Ein eigener Teil zeigt generative KI mit Hugging Face Transformers und Diffusers. Hinweise zu Deployment im Web und in der Cloud helfen, Modelle sicher bereitzustellen und produktiv zu nutzen.
KI-Buch zum Lernen und Nachprogrammieren
Das Buch eignet sich zum Lernen, Nachprogrammieren und als Nachschlagewerk im Projekt. Vorausgesetzt werden Python-Grundlagen, ML-Vorkenntnisse sind nicht nötig. Wer gefragte Skills in KI-Entwicklung aufbauen und sofort anwendbare Ergebnisse erhalten will, findet hier einen kompakten Einstieg.
Merkmale
Praxis- und codeorientierter Guide für Python-Entwickler
PyTorch-Modelle für Vision, NLP und Sequenzen
Generative KI mit Hugging Face Transformers und Diffusers
Deployment im Web und in der Cloud erklärt
Genre: Leitfaden
Reihe: Computing
Thema: Machine Learning
Titel: PyTorch für KI und ML
Sprache: deutsch
Framework: PyTorch
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Entwickler
Darstellung: Python-Buch
Technologie: Hugging Face, Computer Vision, NLP
Verkäufer: Bizheld
Häufig gestellte Fragen
Brauche ich Mathe-Vorkenntnisse für dieses Buch?
Nein. Das Buch erklärt KI-Konzepte codeorientiert und ohne fortgeschrittene Mathematik.
Sind Python-Kenntnisse nötig?
Ja, Grundlagen in Python helfen, um die Beispiele direkt nachzuvollziehen.
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Kundenbewertungen
7
★★★★★★★★★★5.0
z****t
Guter Einstieg
Endlich mal PyTorch erklärt ohne viel Mathe drumherum.
★★★★★★★★★★4.0
h*****g
Verifiziert
Viel Code
Die Beispiele lassen sich gut nachtippen und ausprobieren.
★★★★★★★★★★5.0
e***z
Verifiziert
Praxisnah
Computer Vision und NLP werden schön verständlich gezeigt.
★★★★★★★★★★4.0
o***j
Verifiziert
Hilfreich
Gut strukturiert, man findet schnell das passende Kapitel.
★★★★★★★★★★3.0
d**q
Anspruchsvoll
An manchen Stellen gehts fix, aber insgesamt machbar.
★★★★★★★★★★5.0
o**s
Verifiziert
Top Buch
Hab damit mein erstes kleines Modell zum Laufen gebracht.
