Introduction au Deep Learning - Grand Format

Eugène Charniak

Anne Bohy

(Traducteur)

Note moyenne 
Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. L'apprentissage... Lire la suite
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Résumé

Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. L'apprentissage profond (deep learning) a révolutionné l'intelligence artificielle et s'est très rapidement répandu dans de nombreux domaines d'activité. Grâce à une approche "orientée projet", ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les réseaux de neurones à propagation avant jusqu'aux réseaux non supervisés.
Conçu comme un manuel d'apprentissage synthétique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compréhension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement. Ces exemples sont étudiés avec le logiciel TensorFlow. Les notions théoriques sont illustrées et complétées par une quarantaine d'exercices, dont la moitié sont corrigés.

Caractéristiques

  • Date de parution
    13/01/2021
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-2-10-081926-3
  • EAN
    9782100819263
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    162 pages
  • Poids
    0.345 Kg
  • Dimensions
    17,2 cm × 24,0 cm × 1,3 cm

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À propos de l'auteur

Biographie d'Eugène Charniak

Eugene Charniak est professeur d'informatique et de sciences cognitives à l'Université Brown (Etats-Unis).

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