Titre :	Introduction au deep learning
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur
Editeur :	Malakoff : Dunod
Collection :	Info Sup
Importance :	1 vol. (162 p.)
Présentation :	ill.
Format :	24 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-10-081926-3
Prix :	26,90 EUR
Note générale :	Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index
Langues :	Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Mots-clés :	Apprentissage profond  Intelligence artificielle  Deep Learning
Index. décimale :	004.8 Intelligence artificielle
Résumé :	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.
Note de contenu :	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
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=119729

Introduction au deep learning [texte imprimé] / Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur . - Malakoff : Dunod, [s.d.] . - 1 vol. (162 p.) : ill. ; 24 cm. - (Info Sup) .
ISBN : 978-2-10-081926-3 : 26,90 EUR
Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)

Mots-clés :	Apprentissage profond  Intelligence artificielle  Deep Learning
Index. décimale :	004.8 Intelligence artificielle
Résumé :	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.
Note de contenu :	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
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