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.
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.
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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.
Détails du livre
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Éditeur
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Texte original
Oui -
Langue
Français -
Langue d'origine
Français -
Date de publication
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Nombre de pages
204 -
Thème
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Collection
À propos de l'auteur
Eugene Charniak
Professeur d'informatique et de sciences cognitives à l'Université Brown (à Providence, Rhode Island). Il est titulaire d'un doctorat en informatique au M.I.T. Son domaine de recherche est la compréhension des langages naturels.