1. Скачать Python в аудио-спецэффектах. Как работают нейросети изнутри (Александр Иванов)

    Нейросети меняют мир обработки звука. Шумодавы, которые слышат лучше человека. Синтезаторы речи, неотличимые от живого голоса. Алгоритмы, разделяющие песню на дорожки за секунды. Всё это работает здесь и сейчас — и всё это можно понять и применить. Эта книга проведёт вас от простейшего нейрона...
  2. Скачать [Stepik] Нейросети и временные ряды (Александр Волков)

    Чему вы научитесь Анализировать временные ряды и выявлять тренды, сезонность и аномалии Применять классические методы прогнозирования (ARIMA, Prophet и др.) Работать с PyTorch и создавать свои первые нейросети Строить и обучать модели RNN и LSTM для временных рядов...
  3. Скачать Обработка естественного языка в действии 2026. 2-е издание (Лейн Хобсон, Мария Дышель)

    Описание Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, способные вести диалог не хуже реальных людей, программы, генерирующие персонализированные бизнес-отчеты...
  4. Скачать [Stepik] PyTorch: от тензоров до нейросетей и кастомных фреймворков (Валерий Никаноров, Николай Сергеев)

    Этот курс предоставляет фундаментальные и практические знания по глубокому обучению с использованием PyTorch — одного из ведущих фреймворков машинного обучения. Вы шаг за шагом освоите работу с тензорами, архитектурой нейросетей, загрузкой и предобработкой данных, обучением моделей и...
  5. Робот

    Скачать [Яндекс Практикум] Инженер по глубокому обучению нейросетей

    Через 2 месяца вы сможете Работать на Deep Learning фреймворке PyTorch Строить нейросети самостоятельно, находить в них неполадки и устранять Обучать нейросети эффективно и с высоким качеством Подготавливать данные для подачи на нейросети Объяснять принципы и элементы, на которых строятся...
  6. Скачать Создание нейросетей. Готовые проекты (Джейд Картер)

    Практическое руководство по созданию проектов с использованием нейросетей, от простых до сложных. Вместо сухой теории мы будем шаг за шагом разрабатывать реальные приложения, которые демонстрируют мощь искусственного интеллекта в действии. Вы научитесь создавать модели, которые распознают жесты...
  7. Скачать Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение (Джейд Картер)

    Во второй части книги вы узнаете, как распределенно обрабатывать данные с помощью Dask и PySpark, строить динамические дашборды с Plotly и Dash, оптимизировать производительность моделей с Cython, и разрабатывать высоконагруженные приложения с использованием Asyncio и CUDA. Кроме того, особое...
  8. Скачать [БХВ] Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python (Куан Нгуен)

    Книга рассказывает об оптимизации моделей машинного обучения на основе байесовского метода и теории вероятностей. Примеры составлены на языке Python с использованием библиотек PyTorch, GPyTorch и BoTorch. Описаны приёмы настройки гиперпараметров, гауссовское распределение, использование политик...
  9. Скачать [Udemy] PyTorch: Глубокое обучение и искусственный интеллект - eng-rus (Lazy Programmer Inc)

    Нейронные сети для компьютерного зрения, прогнозирования временных рядов, НЛП, GANs, Reinforcement Learning и многое другое! Требования: Уметь писать код на Python и Numpy Для теоретической части (по выбору) - понимание производных и вероятности Описание: Вы когда-нибудь задумывались...
  10. Скачать [БХВ] Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn (Юси Хэйден Лю, Вахид Мирджалили, Себастьян Рашка)

    Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка и сжатие...
  11. Робот

    Скачать Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство (Дмитрий Малов)

    Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки Pytorch, а также Keras и Tensorflow...
  12. Скачать Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов (Юси Лю)

    Описание: Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем – от самых азов (настройка рабочей среды) до...
  13. Скачать [Питер] Глубокое обучение с fastai и PyTorch (Джереми Ховард, Сильвейн Гуггер)

    Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой...
  14. Робот

    Скачать PyTorch. Освещая глубокое обучение (Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман)

    Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит...
  15. Робот

    Скачать Программируем с PyTorch. Создание приложений глубокого обучения (Ян Пойнтер)

    Год: 2020 Страниц: 256 Формат: Электронная книга (pdf+epub) Описание: PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей. Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать...
  16. Скачать Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData (Евгений Штольц)

    В этой книге Главный Архитектор Департамента Архитектуры Управления Технической Архитектуры (Центра Облачных Компетенций Cloud Native и Корпоративного университета архитекторов) и архитектор решения Сбербанка делится знаниями и опытом с читателей в области ML, полученных в работе Школе...