Deep Learning con PyTorch, Segunda edición

Sobre este libro

Howard Huang, desarrollador principal del núcleo de PyTorch, actualiza el éxito de ventas original Deep Learning with PyTorch incorporando nuevas perspectivas sobre la arquitectura de los transformers y los modelos de IA generativa. Resulta inmediatamente familiar para cualquiera que conozca las herramientas del ecosistema PyData como NumPy, pues PyTorch simplifica el aprendizaje profundo sin renunciar a sus funcionalidades más avanzadas. A lo largo de este libro aprenderás a diseñar tu propia red neuronal y sistemas de aprendizaje profundo, además de sacar el máximo partido a las herramientas integradas de PyTorch para la diferenciación automática, la aceleración por hardware, el entrenamiento distribuido y otras prestaciones clave. Comprobarás lo sencillo que resulta construir todo el flujo de trabajo de aprendizaje profundo con esta herramienta, desde el uso de su API de tensores y la carga de datos en Python hasta la monitorización del entrenamiento y la visualización de resultados. Cada nueva técnica que domines se acompaña de ejemplos de código funcionales en todos los capítulos, hasta culminar en la construcción de tus propias redes neuronales convolucionales, transformers e incluso un clasificador de imágenes médicas aplicable a casos reales. En esta segunda edición de Deep Learning with PyTorch encontrarás contenidos que refuerzan los fundamentos del aprendizaje profundo con proyectos prácticos, te permiten dominar las flexibles APIs de PyTorch para el desarrollo de redes neuronales, cubren la implementación de CNN, transformers y modelos de difusión, explican la optimización de modelos tanto para entrenamiento como para despliegue, y profundizan en los modelos de IA generativa para la creación de imágenes y texto. La potente biblioteca PyTorch facilita el aprendizaje profundo sin renunciar a las funcionalidades necesarias para crear redes neuronales eficientes, LLM y otros modelos de aprendizaje automático. De diseño pitónico, resulta inmediatamente familiar para usuarios de NumPy, Scikit-learn y otros frameworks de ML, y esta segunda edición completamente revisada recoge las últimas innovaciones de la herramienta, incluyendo cómo crear y refinar modelos de IA generativa. Deep Learning with PyTorch en su segunda edición te muestra cómo construir modelos de redes neuronales con la última versión de PyTorch. Sus explicaciones claras y sus proyectos prácticos te ayudan a dominar los fundamentos y a explorar arquitecturas avanzadas, como los transformers y los LLM. En el camino...