Introduction au Deep Learning
À propos de ce livre
Le deep learning est une forme avancée et plus complexe du machine learning qui fait appel à des réseaux neuronaux à plusieurs couches.
Ce manuel d'apprentissage synthétique, avec cours et exercices, s'appuie sur des exemples d'écriture de programmes d'intelligence artificielle dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compréhension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement.
Cet apprentissage du deep learning se fait en écrivant des programmes avec TensorFlow, framework open source de machine learning.
L'auteur est un chercheur en IA de longue date et un enseignant. Dans ce livre il incite ses étudiants et ses lecteurs à appliquer sa méthode qui est " d' apprendre en programmant ».
Chaque chapitre propose un projet, des exercices et des lectures complémentaires.
Ce cours d'initiation comporte une quarantaine d'exercices dont la moitié sont corrigés.
Foire aux questions
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Informations
Table des matières
- Introduction au Deep Learning
- TABLE DES MATIÈRES
- AVANT-PROPOS
- CHAPITRE 1 • Réseaux de neurones à propagation avant
- CHAPITRE 2 • TensorFlow
- CHAPITRE 3 • Réseaux de neurones convolutifs
- CHAPITRE 4 • Plongements de mots et réseaux de neurones récurrents
- CHAPITRE 5 • Apprentissage séquence à séquence
- CHAPITRE 6 • Apprentissage par renforcement profond
- CHAPITRE 7 • Modèle de réseaux de neurones non supervisés
- CHAPITRE A • Annexe : Corrigé des exercices
- BIBLIOGRAPHIE
- INDEX