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Deep Learning avec Keras et TensorFlow - 3e éd.
Mise en oeuvre et cas concrets
- French
- PDF
- Disponible sur iOS et Android
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À propos de ce livre
L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâce à de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique.
La 3 e édition de cet ouvrage de référence, très remaniée, tient compte des récentes avancées.
- Construire et entraîner de nombreuses architectures de réseaux de neurones pour classification et régression à l'aide de Keras et TensorFlow 2.
- Découvrir les mécanismes d'attention, les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4, les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les modèles de diffusion tels que DALL-E 2, la détection d'objets, la segmentation sémantique, etc.
- Explorer Keras, l'API officielle de haut niveau pour TensorFlow 2, désormais compatible également avec PyTorch et JAX.
- Entraîner de grands modèles à l'aide de TF Data, de l'API de stratégies de distribution, de TF Serving, de Keras Tuner, ou encore de la bibliothèque Transformers de Hugging Face.
- Passer à l'échelle supérieure sur la plateforme Google Vertex AI, ou déployer sur des appareils mobiles.
- Créer des agents d'apprentissage autonomes avec l'apprentissage par renforcement profond.
Tous les exemples de code sont disponibles en ligne sous la forme de notebooks Jupyter à l'adresse suivante: https://github.com/ageron/handson-ml3
Foire aux questions
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Oui, vous pouvez accéder à Deep Learning avec Keras et TensorFlow - 3e éd. par Aurélien Géron en format PDF et/ou ePUB ainsi qu'à d'autres livres populaires dans Informatique et Applications de l'entreprise. Nous disposons de plus d'un million d'ouvrages à découvrir dans notre catalogue.
Informations
Table des matières
- Titre
- Copyright
- Table des matières
- Avant-propos
- Chapitre 1. - Les fondamentaux du Machine Learning.
- Chapitre 2. - Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras
- Chapitre 3. - Entraînement de réseaux de neurones profonds
- Chapitre 4. - Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow
- Chapitre 5. - Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow
- Chapitre 6. - Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs
- Chapitre 7. - Traitement des séquences avec des RNN et des CNN
- Chapitre 8. - Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions
- Chapitre 9. - Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion
- Chapitre 10. - Apprentissage par renforcement
- Chapitre 11. - Entraînement et déploiement à grande échelle de modèles TensorFlow
- Le mot de la fin
- Annexe A. - Solutions des exercices
- Annexe B. - Différentiation automatique
- Annexe C. - Autres architectures de réseaux de neurones artificiels répandues
- Annexe D. - Structures de données spéciales
- Annexe E. - Graphes TensorFlow
- Index