Ebook Deep Learning Với PyTorch - Training Và Ứng Dụng Deep Learning Và Các Mô Hình Generative AI [Ấn Bản Lần 2, Tháng 2/2026] [PDF + CODE] [9086E]
Tất cả những gì bạn cần để tạo neural network với PyTorch, bao gồm Large Language & diffusion model.
Cuốn sách bán chạy nhất "Deep Learning Với PyTorch" đã được cập nhật với những insight mới về kiến trúc Transformer và các mô hình generative AI.
Trong "Deep Learning Với PyTorch, Ấn bản thứ hai", bạn sẽ tìm thấy:
- ✓ Deep learning fundamentals reinforced với các project thực hành.
- ✓ Làm chủ các API linh hoạt của PyTorch để phát triển mạng nơ-ron.
- ✓ Triển khai CNN, transformer & diffusion model.
- ✓ Tối ưu hóa các mô hình cho training & deployment.
- ✓ Các Generative AI model để tạo hình ảnh và văn bản.
Dễ dàng làm quen với bất kỳ ai đã sử dụng các công cụ PyData như NumPy, PyTorch đơn giản hóa deep learning mà không làm mất đi các tính năng nâng cao. Trong cuốn sách "Deep Learning Với PyTorch, Ấn bản thứ hai", bạn sẽ học cách tạo neural network và deep learning system của riêng mình, đồng thời tận dụng tối đa các built-in tool của PyTorch cho automatic differentiation, hardware acceleration, distributed training, và nhiều hơn nữa. Bạn sẽ khám phá ra PyTorch giúp việc xây dựng toàn bộ DL pipeline của bạn dễ dàng như thế nào, bao gồm cả việc sử dụng PyTorch Tensor API, loading data trong Python, monitoring training và trực quan hóa kết quả. Mỗi kỹ thuật mới bạn học được đều được đưa vào thực hành với các code example thực tế trong mỗi chương, đỉnh điểm là việc bạn xây dựng được convolution neural network, transformer và thậm chí một medical image classifier thực tế.
Về công nghệ:
Thư viện PyTorch mạnh mẽ giúp đơn giản hóa deep learning, mà không làm mất đi các tính năng cần thiết để tạo các neural network hiệu quả, LLM và các ML model khác. Được thiết kế theo phong cách Python, nó dễ dàng làm quen với người dùng NumPy, Scikit-learn và các ML framework khác. Phiên bản thứ hai được sửa đổi kỹ lưỡng này bao gồm các cải tiến mới nhất của PyTorch, bao gồm cả cách tạo và refine các generative AI model.
Về cuốn sách:
Sách "Deep Learning Với PyTorch, Ấn bản thứ hai" hướng dẫn bạn cách xây dựng các neural network model bằng phiên bản PyTorch mới nhất. Những giải thích rõ ràng và các dự án thực tế giúp bạn nắm vững các kiến thức nền tảng và khám phá các kiến trúc nâng cao, bao gồm transformer và LLM. Trong quá trình học, bạn sẽ học được các kỹ thuật cho training bằng augmented data, improving model architecture và fine tuning.
Bên trong có gì:
- ✓ Các PyTorch API cho neural network development.
- ✓ LLMs, transformers & diffusion models.
- ✓ Model training & deployment.
Về người đọc:
Dành cho các lập trình viên Python có background về machine learning.
Mục lục:
- ✓ Phần 1. Core PyTorch:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về Deep Learning & PyTorch Library.
- ✓ Chương 02. Pretrained Networks.
- ✓ Chương 03. Bắt đầu với một tensor.
- ✓ Chương 04. Data representation thực tế sử dụng tensor.
- ✓ Chương 05. Mechanics of Learning.
- ✓ Chương 06. Sử dụng MỘT neural network để fit data.
- ✓ Chương 07. Phân biệt chim và máy bay: Learning from Images.
- ✓ Chương 08. Sử dụng convolutions để generalize.
- ✓ Phần 2. Các ứng dụng thực tế của Deep Learning:
- ✓ Chương 09. Cách hoạt động của transformer.
- ✓ Chương 10. Diffusion Models for Images.
- ✓ Chương 11. Sử dụng PyTorch để fight cancer.
- ✓ Chương 12. Kết hợp các data source thành một tập dữ liệu thống nhất.
- ✓ Chương 13. Training một classification model để phát hiện các khối u nghi ngờ.
- ✓ Chương 14. Cải thiện training với metrics & augmentation.
- ✓ Chương 15. Sử dụng segmentation để tìm các suspected nodule.
- ✓ Chương 16. Training các model trên nhiều GPU.
- ✓ Chương 17. Deploy vào Production.