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Auteur Eugene Charniak |
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Introduction au deep learning / Eugene Charniak
Titre : Introduction au deep learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur Editeur : Dunod Année de publication : 2021 Importance : 1 vol. (162 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-081926-3 Note générale : Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 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.Côte titre : Fs/24802-24804 Introduction au deep learning [texte imprimé] / Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur . - [S.l.] : Dunod, 2021 . - 1 vol. (162 p.) ; 24 cm.
ISBN : 978-2-10-081926-3
Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 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.Côte titre : Fs/24802-24804 Exemplaires (3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/24802 Fs/24802-24804 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/24803 Fs/24802-24804 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/24804 Fs/24802-24804 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
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