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Accueil>Sciences & Techniques>Informatique>Datascience, IA et machine learning
  • Deep Learning avec Keras et TensorFlow

Deep Learning avec Keras et TensorFlow - 3e édition

Mise en oeuvre et cas concrets
Aurélien Géron

Existe au format livre et ebook

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 3e  édition de cet ouvrage de...
En savoir plus
Parution : 
mars 2024
Collection : 
HORS COLLECTION
Marque : 
Dunod
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Accès rapide
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  • Caractéristiques

Présentation du 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 3e  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

Sommaire de l'ouvrage

Les fondamentaux du Machine Learning.  Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras. Entraînement de réseaux de neurones profonds. Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow. Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow. Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs. Traitement des séquences avec des RNN et des CNN. Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions.  Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion. Apprentissage par renforcement.  Entraînement et déploiement à grande échelle  de modèles TensorFlow.

Les + en ligne

L’errata en ligne rectifie quelques équations pour les lecteurs du 1er tirage de la 2e édition du livre parue en 2020.

1 Compléments

Errata

Auteur(s) de l'ouvrage

  • Géron Aurélien
    Aurélien Géron
    Consultant en Machine Learning
Traducteur : 
Anne Bohy

Caractéristiques du livre

Pages
624 pages
Format
170 x 240 mm
Collection
HORS COLLECTION
Parution
mars 2024
Marque
Dunod
Public
Bac +4/5
EAN
9782100847693

EAN Ebook : Pdf

9782100869893

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