书籍下载-《基于PyTorch的深度学习：使用Python工具构建、训练和调优》

书籍：Deep Learning with PyTorch: Build, train, and tune neural networks using Python tools

作者：Eli Stevens，Luca Antiga，Thomas Viehmann

出版：Manning

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01 书籍介绍

我们经常会听到关于如何充分利用深度学习的新方法：改进的医学影像、准确的信用卡欺诈检测、长期天气预测等等。PyTorch将让你掌握这些超能力。

对于任何熟悉NumPy和Scikit-learn等Python数据工具的人来说，PyTorch简化了深度学习，同时保留了高级特性。它非常适合快速构建模型，并且从笔记本电脑到企业级的扩展流畅。

《基于PyTorch的深度学习》 教你如何使用PyTorch创建深度学习和神经网络系统。这本实用的书籍将带你立即开始从零开始构建一个肿瘤图像分类器。书籍在介绍基础知识后，随着你的PyTorch技能变得更加精湛，你将学习整个深度学习流程的最佳实践，解决高级项目。所有代码示例都可以在可下载的Jupyter text中轻松获取。

代码地址：https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code

你将学到什么？

· 理解深度学习数据结构，如张量和神经网络

· PyTorch Tensor API的最佳实践、Python中的数据加载和结果可视化

· 实现模块和损失函数

· 利用PyTorch Hub的预训练模型

· 用有限的输入训练网络的方法

· 通过排除不可靠的结果来诊断和修复神经网络中的问题

· 通过增强数据、改进模型架构和微调来提高结果

这本书适合谁？

对机器学习有兴趣的Python程序员。不需要具备PyTorch或其他深度学习框架的经验。

02 作者简介

Eli Stevens在过去的15年里在硅谷担任软件工程师，过去7年担任一家制造医疗设备软件的初创公司的首席技术官。

Luca Antiga是一家位于意大利贝加莫的AI工程公司的联合创始人兼首席执行官，并定期为PyTorch做贡献。

Thomas Viehmann是一位机器学习和PyTorch专业培训师和咨询师，总部位于德国慕尼黑，并且是PyTorch的核心开发者。

03 书籍大纲

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如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料，现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。