Résumé

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.

Caractéristiques

Editeur : Dunod

Auteur(s) : Eugene Charniak

Publication : 13 janvier 2021

Edition : 1ère édition

Intérieur : Noir & blanc

Support(s) : Contenu téléchargeable [PDF]

Contenu(s) : PDF

Protection(s) : DRM ACS4 (PDF)

Taille(s) : 1,1 ko (PDF)

Langue(s) : Français

Code(s) CLIL : 3052

EAN13 Contenu téléchargeable [PDF] : 9782100825783

EAN13 (papier) : 9782100819263

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