Introduction au deep learning / Eugene Charniak

Public ISBD 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 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. 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 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.

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Machine learning avec Scikit-learn / Aurélien Géron

Public ISBD Titre : Machine learning avec Scikit-learn : mise en oeuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien Géron, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur Mention d'édition : 2e éd. Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2019 Autre Editeur : 42-Saint-Just-la-Pendue : Impr. Chirat Importance : 1 vol. (XV-297 p.) Présentation : ill. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-079065-4 Prix : 34 EUR Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Scikit-Learn  Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Machine Learning (apprentissage automatique) est la traduction de la première partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow. Il ne requiert que peu de connaissances en mathématiques et présente les fondamentaux du Machine Learning d'une façon très pratique à l'aide de Scikit-Learn qui est l'un des frameworks de ML les plus utilisés actuellement. Des exercices corrigés permettent de s'assurer que l'on a assimilé les concepts et que l'on maîtrise les outils. Des compléments en ligne interactifs sous forme de notebooks Jupyter complètent le livre avec des exemples exécutables. Ce premier titre est complété par un second ouvrage intitulé Deep Learning avec TensorFlow. Cette deuxième édition rend compte des changements récents apportés à Scikit Learn. Machine learning avec Scikit-learn : mise en oeuvre et cas concrets [texte imprimé] / Aurélien Géron, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur  . -  2e éd. . - Malakoff : Dunod : 42-Saint-Just-la-Pendue : Impr. Chirat, DL 2019 . - 1 vol. (XV-297 p.) : ill. ; 25 cm. ISBN : 978-2-10-079065-4 : 34 EUR Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Scikit-Learn  Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Machine Learning (apprentissage automatique) est la traduction de la première partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow. Il ne requiert que peu de connaissances en mathématiques et présente les fondamentaux du Machine Learning d'une façon très pratique à l'aide de Scikit-Learn qui est l'un des frameworks de ML les plus utilisés actuellement. Des exercices corrigés permettent de s'assurer que l'on a assimilé les concepts et que l'on maîtrise les outils. Des compléments en ligne interactifs sous forme de notebooks Jupyter complètent le livre avec des exemples exécutables. Ce premier titre est complété par un second ouvrage intitulé Deep Learning avec TensorFlow. Cette deuxième édition rend compte des changements récents apportés à Scikit Learn.

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100023671	K.45 GER	Livre	Salle "Rosa Parks"	RP-E23d	Prêt possible Disponible
100022908	K.45 GER	Livre	Salle "Rosa Parks"	RP-E23d	A Consulter sur Place Exclu du prêt

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