کتاب Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0: Discover, Design, and Build Cutting-Edge High Performance Computer Vision Solutions with PyTorch 2.0 and Deep Learning Techniques (English Edition) (تسلط بر بینایی کامپیوتر با PyTorch 2.0: کشف، طراحی و ساخت راهکارهای پیشرفته بینایی کامپیوتر با عملکرد بالا با استفاده از PyTorch 2.0 و تکنیک‌های یادگیری عمیق (ویرایش انگلیسی)) یک راهنمای جامع برای مهندسان بینایی کامپیوتر آینده‌نگر است که می‌خواهند بر PyTorch 2.0 تسلط یابند.
کتاب Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0 به بررسی مفاهیم اصلی بینایی کامپیوتر، از جمله پردازش تصویر، معماری‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) و تکنیک‌های پیشرفته مانند تشخیص شیء و تقسیم‌بندی تصویر می‌پردازد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0 را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0:
پیدایش PyTorch انقلابی در یادگیری عمیق ایجاد کرده است و ترکیبی از انعطاف‌پذیری و قدرت را ارائه می‌دهد که هم برای محققان و هم برای متخصصان مناسب است. با PyTorch 2.0، این فریمورک به اوج جدیدی رسیده است و ویژگی‌ها و بهینه‌سازی‌های پیشرفتهای را در خود جای داده است.
کتاب Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0 به عنوان یک راهنمای جامع برای تسلط بر PyTorch برای وظایف بینایی کامپیوتر عمل می‌کند و مفاهیم بنیادی را با کاربردهای عملی ترکیب می‌کند تا خوانندگان را در سفر یادگیری خود توانمند سازد.
فصل 1. شیرجه در PyTorch 2.0: این فصل تاریخچه، تکامل و ویژگی‌های PyTorch، از جمله پیشرفتهای کلیدی در نسخه 2.0 را بررسی می‌کند و شما را در فرآیند تنظیم و نصب راهنمایی می‌کند.
فصل 2. اصول اولیه PyTorch: این فصل بلوک‌های سازنده اساسی PyTorch مانند تانسورها، عملیات و نمودارهای محاسباتی را همراه با مثال‌های عملی معرفی می‌کند.
فصل 3. انتقال از PyTorch 1.x به PyTorch 2.0: این فصل نقشه راهی برای ارتقاء از نسخه‌های قبلی PyTorch ارائه می‌دهد و به برجسته کردن تفاوت‌های کلیدی، راه حل‌های سازگاری و مثال‌های مهاجرت می‌پردازد.
فصل 4. ورود به شبکه‌های عصبی مصنوعی: این فصل اصول اولیه شبکه‌های عصبی را پوشش می‌دهد و شما را در ساخت و آموزش یک مدل طبقه‌بندی تصویر در PyTorch راهنمایی می‌کند.
فصل 5. شیرجه عمیق در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs): این فصل معماری و پیاده‌سازی CNNها را توضیح می‌دهد و به شما آموزش می‌دهد که چگونه CNNها را برای وظایف بینایی بسازید، آموزش دهید و بهینه کنید.
فصل 6. افزایش داده و پیش‌پردازش برای وظایف بینایی: این فصل بر بهبود عملکرد مدل از طریق افزایش داده و پیش‌پردازش تمرکز دارد و پیاده‌سازی‌های عملی را در PyTorch ارائه می‌دهد.
فصل 7. کاوش در یادگیری انتقال با PyTorch: این فصل یادگیری انتقال و مدل‌های از پیش آموزش دیده را معرفی می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه از آن‌ها برای بهبود عملکرد مدل استفاده کنید.
فصل 8. مدل‌های پیشرفته طبقه‌بندی تصویر: این فصل به بررسی معماری‌های محبوب مانند ResNet، VGG و Inception می‌پردازد و خوانندگان را در پیاده‌سازی و مقایسه عملکرد آن‌ها راهنمایی می‌کند.
فصل 9. مدل‌های تشخیص شیء: این فصل تکنیک‌های تشخیص شیء و مدل‌های مشهور مانند YOLO، Faster R-CNN و SSD را با پیاده‌سازی‌های عملی پوشش می‌دهد.
فصل 10. نکات و ترفندها برای بهبود عملکرد مدل: این فصل روش‌های پیشرفته مانند تنظیم ابرپارامترها، حذف و تکنیک‌های آنسامبل را برای افزایش کارایی مدل مورد بحث قرار می‌دهد.
فصل 11. آموزش کارآمد با PyTorch Lightning: این فصل PyTorch Lightning را بررسی می‌کند و کاربرد آن را برای ساده‌سازی گردش کار آموزش و ویژگی‌های پیشرفته نشان می‌دهد.
فصل 12. استقرار مدل و ملاحظات آماده‌سازی برای تولید: این فصل با تمرکز بر استقرار مدل به پایان می‌رسد و TorchServe، کوانتیزاسیون و ملاحظات آماده‌سازی برای تولید را پوشش می‌دهد.
کتاب Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0 پل بین نظریه و عمل را ایجاد می‌کند و خوانندگان را با ابزارها و دانش لازم برای پیشرفت در سفر یادگیری عمیق خود با استفاده از PyTorch 2.0 تجهیز می‌کند.
سرفصل‌های کتاب Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0:
- Cover Page
- Title Page
- Copyright Page
- Dedication Page
- About the Author
- About the Technical Reviewers
- Acknowledgements
- Preface
- Errata
- Table of Contents
- 1. Diving into PyTorch 2.0
- 2. PyTorch Basics
- 3. Transitioning from PyTorch 1.x to PyTorch 2.0
- 4. Venturing into Artificial Neural Networks
- 5. Diving Deep into Convolutional Neural Networks (CNNs)
- 6. Data Augmentation and Preprocessing for Vision Tasks
- 7. Exploring Transfer Learning with PyTorch
- 8. Advanced Image Classification Models
- 9. Object Detection Models
- 10. Tips and Tricks to Improve Model Performance
- 11. Efficient Training with PyTorch Lightning
- 12. Model Deployment and Production-Ready Considerations
- Index
جهت دانلود کتاب Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0 می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.