Este livro é ideal para desenvolvedores e estudantes que desejam criar modelos de deep learning com PyTorch, unindo flexibilidade, controle e performance real.

Você aprenderá a aplicar técnicas modernas para construir, treinar e escalar redes neurais robustas em ambientes reais, explorando desde fundamentos até arquiteturas avançadas.

Inclui: - Manipulação de tensores e uso do Autograd

- Construção de redes neurais modulares com torch.nn

- Treinamento com DataLoader, otimizadores e funções de perda

- Aplicação prática com CNNs, RNNs, Transformers e GANs

- Integração com PyTorch Lightning, TorchScript e exportação de modelos

- Projetos reais com NLP, visão computacional, IoT e produção em nuvem

Ao final, você dominará PyTorch como ferramenta profissional para projetar soluções de IA escaláveis com precisão técnica e agilidade de desenvolvimento.

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