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Quand la machine apprend
La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond
- 400 pages
- French
- ePUB (adaptée aux mobiles)
- Disponible sur iOS et Android
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Quand la machine apprend
La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond
À propos de ce livre
Nous vivons une révolution inouïe, inimaginable il y a encore cinquante ans, celle de la machine qui apprend, et qui apprend par elle-même. Au lieu d'exécuter les ordres d'un programme, la machine peut désormais acquérir par elle-même, par l'expérience, les capacités nécessaires pour accomplir les tâches qui lui sont assignées, y compris celles que l'on croyait réservées à l'humain. Les applications sont immenses : reconnaissance des formes, des voix, des images et des visages, voiture autonome, traduction de centaines de langues, détection des tumeurs dans les images médicales… Yann Le Cun est à l'origine de cette révolution. Il est en effet l'un des inventeurs de l'apprentissage profond, le deep learning, qui caractérise un réseau de neurones artificiels dont l'architecture et le fonctionnement s'inspirent du cerveau. C'est à la naissance de cette nouvelle forme d'intelligence, à l'émergence d'un système quasiment auto-organisateur, que nous convie Yann Le Cun. Un livre qui évoque la démarche intellectuelle d'un inventeur au carrefour de l'informatique et des neurosciences. Un livre qui éclaire l'avenir de l'intelligence artificielle, ses enjeux, ses promesses et ses risques. Un livre passionnant, clair et accessible, qui nous fait pénétrer au cœur de la machine et nous fait découvrir un nouveau monde fascinant, qui est déjà le nôtre. Yann Le Cun, lauréat du prix Turing, est professeur à New York University et dirige la recherche fondamentale chez Facebook.
Foire aux questions
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Informations
Table des matières
- Couverture
- Titre
- Copyright
- Introduction
- CHAPITRE 1 - La révolution de l'IA
- CHAPITRE 2 - Brève histoire de l'IA… et de ma carrière
- CHAPITRE 3 - Machines apprenantes simples
- CHAPITRE 4 - Apprentissage par minimisation, théorie de l'apprentissage
- CHAPITRE 5 - Réseaux profonds et rétropropagation
- CHAPITRE 6 - Les réseaux convolutifs, piliers de l'IA
- CHAPITRE 7 - Dans le ventre de la machine ou le deep learning aujourd'hui
- CHAPITRE 8 - Les années Facebook
- CHAPITRE 9 - Et demain ? Perspectives et défis de l'IA
- CHAPITRE 10 - Enjeux
- Conclusion
- Glossaire
- Remerciements
- Table