- Αρχική Σελίδα /
- Japanese Books /
- Science & Technology /
- Electricity & Communications /
- PyTorch実践入門 ~ ディープラーニングの基礎から実装へ...
PyTorch実践入門 ~ ディープラーニングの基礎から実装へ
92% of respondents would recommend this to a friend
€ 34
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from JP
QTY:
Ubuy works hard to protect your security and privacy. Our advanced payment security system ensures confidentiality by encrypting your information during transmission using AES (Advanced Encryption Standards) and SSL (Secure Socket Layer) protocols. Your payment details are 100% secure as we do not share your payment details with third party sellers.
The definitive implementation of deep learning by PyTorch!
Fast
Shipping
Free
Return*
Secure Packaging
100% Original Products
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
What Stands Out
Λεπτομέρειες προιόντος
- PyTorchによるディープラーニング実装の決定版! ディープラーニングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』を提示します。・ディープラーニングのメカニズムを解説・Jupyter Notebook上でサンプルコードを実行・PyTorchを用いたモデル訓練の実施・実データを使用するプロジェクトをベースに実践的解説・本番環境へのさまざまなモデルデプロイ方法PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説をしていますのでディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におすすめです。Manning Publications『Deep Learning with PyTorch』の翻訳書第1部 PyTorchの基礎第1章 ディープラーニングとPyTorchの概要第2章 訓練済みモデルの利用方法第3章 PyTorchにおけるテンソルの扱い方第4章 さまざまなデータをPyTorchテンソルで表現する方法第5章 ディープラーニングの学習メカニズム第6章 ニューラルネットワーク入門第7章 画像分類モデルの構築第8章 畳み込み(Convolution)第2部 ディープラーニングの実践プロジェクト:肺がんの早期発見第9章 肺がん早期発見プロジェクトの解説第10章 LUNAデータをPyTorchデータセットに変換第11章 結節候補を画像分類するモデルの構築第12章 評価指標とデータ拡張を用いたモデルの改善第13章 セグメンテーションを用いた結節の発見第14章 結節・腫瘍解析システムの全体を構築第3部 デプロイメント(Deployment)第15章 本番環境にモデルをデプロイする方法
| Publisher | マイナビ出版 |
| Publication date | January 30, 2021 |
| Language | Japanese |
| Print length | 608 pages |
| ISBN-10 | 4839974691 |
| ISBN-13 | 978-4839974695 |
| Item Weight | 880 g |
| Dimensions | 7.28 x 1.18 x 9.25 inches (18.5 x 3 x 23.5 cm) |
Who Should Buy?
-
Beginner Data Scientists
Perfect for those new to data science and looking to understand deep learning concepts using PyTorch.
-
Students in AI Courses
Ideal for students enrolled in artificial intelligence courses seeking practical experience with deep learning frameworks.
-
Self-learners in Tech
Great resource for individuals self-studying deep learning who want hands-on practice with real-world examples.
-
Advanced Developers
Not suitable for experienced developers who already possess deep knowledge of PyTorch and deep learning techniques.
ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΤΟΥ ΠΡΟΪΟΝΤΟΣ
Ερωτήσεις & Απαντήσεις Πελατών
-
ερώτηση:
Πώς να πραγματοποιήσετε αγορές PyTorch実践入門 ~ ディープラーニ μέσω Διαδικτύου από το Ubuy;
απάντηση: Είναι εύκολο να ψωνίσετε PyTorch実践入門 ~ ディープラーニ στο διαδίκτυο από το Ubuy.. Απλώς πρέπει να αναζητήσετε το προϊόν, να επιλέξετε τη μέθοδο αποστολής κατά την ολοκλήρωση της αγοράς και να το παραλάβετε στην τοποθεσία σας. -
ερώτηση:
Είναι το PyTorch実践入門 ~ ディープラーニ διαθέσιμο για διαδικτυακές αγορές σε Cyprus;
απάντηση: Ναι, στο Ubuy Cyprus αυτό το προϊόν είναι διαθέσιμο για αγορές σε λογική τιμή.. Το PyTorch実践入門 ~ ディープラーニ δεν είναι διαθέσιμο τοπικά, αλλά μπορείτε να μας εμπιστευτείτε τις υπηρεσίες ταχείας αποστολής μας. -
ερώτηση:
Πόσος χρόνος χρειάζεται για να λάβετε το προϊόν μετά την υποβολή της παραγγελίας;
απάντηση: Ο χρόνος παράδοσης του προϊόντος που παραγγείλατε ποικίλλει ανάλογα με το τι έχετε παραγγείλει και τη μέθοδο αποστολής που έχετε επιλέξει.. Ο εκτιμώμενος χρόνος παράδοσης αναφέρεται κατά τη διαδικασία του ταμείου, γι' αυτό να είστε ξέγνοιαστοι όταν ψωνίζετε.
Eli Stevens , Luca Antiga , Thomas Viehmann Electricity & Communications Editorial Review
The product, a Japanese-language book on deep learning with PyTorch, has received a mix of positive and critical feedback from customers. Many reviewers find it to be an excellent resource for beginners and recommend it for those just starting with deep learning or PyTorch. They praise the book for its clear explanations, well-structured content, and practical approach to teaching image object recognition, which is a central topic in the text. The inclusion of source code on Git adds significant value, allowing readers to verify their understanding as they progress through the material. However, some users highlight that while the book is beginner-friendly, it may become less practical for those looking to apply the concepts more broadly, mentioning that the book can feel overly focused on specific applications without providing enough context for broader understanding. Additionally, a few reviews indicate that the explanations of certain functions are insufficient and that some technical jargon may be overwhelming for readers without a strong programming background. The flow of some sections appears to be influenced by English structuring, making it slightly less readable for a Japanese audience. Overall, while the text is deemed essential for those serious about learning deep learning with PyTorch, it seems best suited for intermediate users who already have a foundational understanding of programming concepts. **
Customer Reviews & Ratings
-
5 αστέρι
47%
-
4 αστέρι
31%
-
3 αστέρι
12%
-
2 αστέρι
6%
-
1 αστέρι
4%
Αξιολογήστε αυτό το προϊόν
Κοινοποιήστε τις σκέψεις σας με άλλους πελάτες
Πλεονεκτήματα
- Clear, detailed explanations that are beginner-friendly.
- Practical focus on image object recognition.
- Availability of GitHub code for practical application.
- Strong foundational emphasis on deep learning principles.
Μειονεκτήματα
- May be too focused on specific applications for broader learning.
Product Price History
Σημαντικές πληροφορίες
- Περιορισμοί : Για προϊόντα που αποστέλλονται διεθνώς, σημειώστε ότι τυχόν εγγύηση του κατασκευαστή ενδέχεται να μην είναι έγκυρη, οι επιλογές εξυπηρέτησης του κατασκευαστή ενδέχεται να μην είναι διαθέσιμες, τα εγχειρίδια, οι οδηγίες και οι προειδοποιήσεις ασφαλείας του προϊόντος ενδέχεται να μην είναι στη γλώσσα της χώρας προορισμού, τα προϊόντα (και τα συνοδευτικά υλικά) ενδέχεται να μην είναι σχεδιασμένα σύμφωνα με τα πρότυπα, τις προδιαγραφές και τις απαιτήσεις επισήμανσης της χώρας προορισμού και τα προϊόντα ενδέχεται να μην συμμορφώνονται με την τάση και άλλα ηλεκτρικά πρότυπα της χώρας προορισμού (απαιτώντας τη χρήση προσαρμογέα ή μετατροπέα, εάν χρειάζεται). Ο παραλήπτης είναι υπεύθυνος να διασφαλίσει ότι το προϊόν μπορεί να εισαχθεί νόμιμα στη χώρα προορισμού. Όταν παραγγέλνετε από το Ubuy ή τις θυγατρικές της, ο παραλήπτης είναι ο εισαγωγέας αρχείου και πρέπει να συμμορφώνεται με όλους τους νόμους και τους κανονισμούς της χώρας προορισμού.
- Δεν είναι όλα τα προϊόντα που παρατίθενται στο Ubuy προς πώληση, καθώς το Ubuy είναι μια παγκόσμια μηχανή αναζήτησης. Τα προϊόντα υπόκεινται σε κανονισμούς εξαγωγής/εμπορίου.
€ 34
Παραγγείλτε τώρα και πάρτε το περίπου: Πέμπτη, Οκτώβριος 01
This item is not restrict in my country.(Please click on above link if this item is not restrict in your country, So our team will review and allow.)
QTY:
PCI DSS compliant and ISO 27001:2022 certified, with encrypted payments and full buyer protection on every order.
Χαρακτηριστικά & Πλεονεκτήματα
- Comprehensive guide to deep learning concepts and PyTorch.
- Practical project-based learning with real data.
- Best practices for training neural networks with limited data.
- Step-by-step implementation instructions for model training.
- Various methods for deploying models to production environments.
- Ideal for developers looking to enhance their deep learning skills.
Ubuy Assurance
Experience worry-free shopping with 100% original products, PCI DSS-compliant payment security, ISO 27001-certified data protection, the fastest cross-border delivery, free returns *, and secure packaging on every order.






