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  • Introduction au Deep Learning

Introduction au Deep Learning

Eugene Charniak

Existe au format livre et ebook

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...
En savoir plus
Parution : 
janvier 2021
Collection : 
InfoSup
Marque : 
Dunod
Logo dunod Fiche
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Accès rapide
  • Présentation
  • Sommaire
  • Auteur(s)
  • Actualités
  • Caractéristiques

Présentation du livre

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.

Sommaire de l'ouvrage

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

Auteur(s) de l'ouvrage

  • Eugene Charniak
    Eugene Charniak
    Professeur d'informatique et de sciences cognitives à l'Université Brown (
Traductrice : 
Anne Bohy

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Caractéristiques du livre

Pages
176 pages
Format
170 x 240 mm
Collection
InfoSup
Parution
janvier 2021
Marque
Dunod
Public
Bac +4/5
EAN
9782100819263

EAN Ebook : Pdf

9782100825783
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