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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 : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2021 Autre Editeur : 53-Mayenne : Jouve-print 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 Index. décimale : 006.3 Résumé : Cet ouvrage s'adresse aux ?etudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliqu?ees, ainsi qu'aux ?el?eves ing?enieurs.L'apprentissage profond (deep learning) a r?evolutionn?e l'intelligence artificielle et s'est tr?es rapidement r?epandu dans de nombreux domaines d'activit?e.Gr?ace ?a une approche ? orient?ee projet ?, ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les r?eseaux de neurones ?a propagation avant jusqu'aux r?eseaux non supervis?es.Con?cu comme un manuel d'apprentissage synth?etique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compr?ehension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement.Ces exemples sont ?etudi?es avec le logiciel TensorFlow.Les notions th?eoriques sont illustr?ees et compl?et?ees par une quarantaine d'exercices, dont la moiti?e sont corrig?es. Introduction au deep learning [texte imprimé] / Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur . - Malakoff : Dunod : 53-Mayenne : Jouve-print, DL 2021 . - 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 Index. décimale : 006.3 Résumé : Cet ouvrage s'adresse aux ?etudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliqu?ees, ainsi qu'aux ?el?eves ing?enieurs.L'apprentissage profond (deep learning) a r?evolutionn?e l'intelligence artificielle et s'est tr?es rapidement r?epandu dans de nombreux domaines d'activit?e.Gr?ace ?a une approche ? orient?ee projet ?, ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les r?eseaux de neurones ?a propagation avant jusqu'aux r?eseaux non supervis?es.Con?cu comme un manuel d'apprentissage synth?etique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compr?ehension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement.Ces exemples sont ?etudi?es avec le logiciel TensorFlow.Les notions th?eoriques sont illustr?ees et compl?et?ees par une quarantaine d'exercices, dont la moiti?e sont corrig?es. Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité BFS50907 000-006.3-25/01 Livre salle de consultation sur place 006.3 INTELLIGENCE Exclu du prêt