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Introduction au deep learning
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
Disponible en magasin

Introduction au deep learning

Introduction au deep learning

Eugene Charniak - Collection Info sup

16 pages, parution le 13/01/2021

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.

Traduit de l'anglais par Anne Bohy

Extrait du livre

L'auteur - Eugene Charniak

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

Sommaire


Réseaux de neurones à propagation avant. Tensorflow.  Réseaux de neurones convolutifs. Plongements de mots et réseaux de neurones récurrents.  Apprentissage séquence à séquence.  Apprentissage par renforcement profond.  Modèles de réseaux de neurones non supervisés
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Caractéristiques techniques

  PAPIER NUMERIQUE
Éditeur(s) Dunod
Auteur(s) Eugene Charniak
Collection Info sup
Parution 13/01/2021 13/01/2021
Nb. de pages 16 204
Format 24 x 17 -
Couverture Broché -
Poids 346g -
Intérieur Noir et Blanc -
Contenu - PDF
EAN13 9782100819263 9782100825783

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