Review: "Python + TensorFlow 2.X – Fernando Feltrin"

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Eu recomendo o livro "Python + TensorFlow 2.X – Fernando Feltrin" de Fernando Feltrin para qualquer pessoa interessada em aprender sobre programação Python e TensorFlow. O livro oferece uma introdução aprofundada e abrangente às principais ferramentas e técnicas de programação Python e TensorFlow. Ele detalha como usar Python para criar modelos de machine learning eficientes, usando as bibliotecas TensorFlow e Keras para construir redes neuronais profundas. Também explica como preparar e treinar modelos de aprendizado de máquina, como aplicar técnicas de aprendizado de reforço e como criar um pipeline de processamento de dados usando o Keras.

O livro é organizado em uma seção introdutória que mostra como configurar o ambiente de desenvolvimento e como usar o IPython para escrever códigos-fonte. Em seguida, é apresentado um capítulo dedicado ao aprendizado de máquina com Python, cobrindo conceitos básicos sobre modelos, dados e avaliação. No terceiro capítulo, é explicado como usar o TensorFlow para criar modelos de aprendizado de máquina. Os capítulos seguintes são dedicados ao uso de técnicas avançadas de aprendizado de máquina, tais como redes neurais profundas e aprendizado de reforço. Finalmente, o último capítulo explora como usar técnicas de processamento de dados para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados.

Fernando Feltrin descreve cada tópico de maneira clara e concisa, ilustrando cada conceito com exemplos práticos. O livro também inclui exercícios ao longo do caminho para que os leitores possam praticar o que aprenderam. Os códigos fontes apresentados são fornecidos como parte do livro, permitindo que os leitores os usem como referência ao desenvolver os seus próprios projetos. Estou convencido de que este livro é uma ótima ferramenta para aqueles que querem aprender Python e TensorFlow.

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Aprenda de forma prática e descomplicada os principais conceitos e aplicações da biblioteca TensorFlow. Crie seus próprios modelos de redes neurais artificiais com técnicas de machine learning e deep learning baseadas na arquitetura TensorFlow e Keras. Livro com metodologia prática e autodidata, totalmente ilustrado, com explicações para cada linha de código.

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