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Introduction au Deep Learning
La quatrième de couverture indique : "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 objet", ce livre a pour but d'expliqu...
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| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Introduction au Deep Learning / Eugene Charniak,...; traduit de l'anglais par Anne Bohy |
| Publié : |
Malakoff :
Dunod
, DL 2021 |
| Description matérielle : | 1 vol. (X-162 p.) |
| Collection : | Info sup (Paris. 2015) |
| Traduction de : | Introduction to deep learning |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Autre format:
Introduction au Deep Learning |
| Résumé : | La quatrième de couverture indique : "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 objet", 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." |
|---|---|
| Public : | Public : L3, masters informatique ou mathématiques appliquées, élèves ingénieurs |
| Bibliographie : | Bibliogr. p. 153-155. Index |
| ISBN : | 978-2-1008-1926-3 |