Ebook Thiết Kế Các Hệ Thống Deep Learning - Hướng Dẫn Dành Cho Các Kỹ Sư Phần Mềm [Xuất Bản Tháng 7-2023] [PDF, EPUB, MOBI] [9756E]
Một hướng dẫn thiết yếu để xây dựng các nền tảng và hệ thống đưa các mô hình deep learning vào sản xuất.
Trong Thiết kế các hệ thống Deep Learning, bạn sẽ học cách:
- ✓ Chuyển giao các kỹ năng phát triển phần mềm của bạn sang hệ thống deep learning.
- ✓ Nhận biết và giải quyết các thách thức kỹ thuật chung cho các hệ thống deep learning.
- ✓ Tìm hiểu deep learning development cycle.
- ✓ Automate training cho các mô hình trong TensorFlow và PyTorch.
- ✓ Optimize dataset management, training, model serving và hyperparameter tuning.
- ✓ Chọn dự án nguồn mở phù hợp cho nền tảng của bạn.
Deep learning system là các thành phần và cơ sở hạ tầng cần thiết để hỗ trợ mô hình học sâu trong môi trường sản xuất. Được viết đặc biệt dành cho các kỹ sư phần mềm có kiến thức tối thiểu về các yêu cầu thiết kế của deep learning, Cuốn sách này có đầy đủ các ví dụ thực hành sẽ giúp bạn chuyển các kỹ năng phát triển phần mềm của mình sang tạo ra các nền tảng deep learning này. Bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các services tự động và có thể mở rộng cho các tác vụ cốt lõi như dataset management, model training/serving, và hyperparameter tuning. Cuốn sách này là cách hoàn hảo để bước vào một nghề nghiệp thú vị và sinh lợi với tư cách là một kỹ sư deep learnin.
Về công nghệ:
Để có thể sử dụng được trên thực tế, một mô hình deep learning phải được tích hợp vào một nền tảng phần mềm. Là một kỹ sư phần mềm, bạn cần hiểu biết sâu sắc về deep learning để tạo ra một hệ thống như vậy. Cuốn sách này mang lại cho bạn chiều sâu đó.
Về cuốn sách :
Thiết kế hệ thống Deep Learning: Hướng dẫn dành cho kỹ sư phần mềm sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ bạn cần để thiết kế và triển khai một production-ready deep learning platform. Đầu tiên, nó trình bày bức tranh toàn cảnh về một hệ thống deep learning từ góc nhìn của developer, bao gồm các thành phần chính và cách chúng được kết nối. Sau đó, nó sẽ hướng dẫn bạn cẩn thận các phương pháp kỹ thuật mà bạn sẽ cần để xây dựng nền tảng deep learning có thể duy trì, hiệu quả và có thể mở rộng của riêng mình.
Có gì bên trong:
- ✓ Deep learning development cycle.
- ✓ Automate training trong TensorFlow và PyTorch.
- ✓ Dataset management, model serving, và hyperparameter tuning.
- ✓ Deep learning lab thực hành.
Cuốn sách này dành cho:
- ✓ Các nhà phát triển phần mềm và nhà khoa học dữ liệu có tư duy kỹ thuật. Ví dụ trong Java và Python.
Mục lục:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về deep learning system.
- ✓ Chương 02. Dataset management service.
- ✓ Chương 03. Model training service.
- ✓ Chương 04. Distributed training.
- ✓ Chương 05. Hyperparameter optimization service.
- ✓ Chương 06. Model serving design.
- ✓ Chương 07. Model serving trong thực tế.
- ✓ Chương 08. Metadata và artifact store.
- ✓ Chương 09. Workflow orchestration.
- ✓ Chương 10. Path to production.
- ✓ Phụ lục A: Hệ thống deep learning “hello world”.
- ✓ Phụ lục B: Khảo sát các giải pháp hiện có.
- ✓ Phụ lục C: Tạo một HPO service với Kubeflow Katib.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
