- EAN13
- 9782100825783
- Éditeur
- Dunod
- Date de publication
- 13/01/2021
- Langue
- français
- Fiches UNIMARC
- S'identifier
Autre version disponible
-
Papier - Dunod 26,90
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.
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
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