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.
Nombre de pages
162
Date de parution
13/01/2021
Poids
348g
Largeur
170mm
Plus d'informations
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EAN
9782100819263
Titre
Introduction au Deep Learning
Auteur
Charniak Eugène ; Bohy Anne
Editeur
DUNOD
Largeur
170
Poids
348
Date de parution
20210113
Nombre de pages
162,00 €
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Résumé : Que se passera-t-il quand les machines surpasseront l'intelligence humaine ? Les robots vont-ils nous sauver ou nous détruire ? Isaac Asimov l'avançait dès 1942 avec ses trois lois de la robotique : l'intelligence artificielle doit être contrôlée au plus profond de ses fondements pour qu'elle ne puisse jamais s'attaquer à l'Homme. Mais comment s'assurer qu'une superintelligence ne se révèlera pas hostile à la survie de l'humanité ? Dans cet ouvrage unique, best-seller international traduit en dix-neuf langues, Nick Bostrom nous révèle les difficultés que la recherche d'une intelligence supérieure va nous poser et comment les résoudre. Il s'agit sans doute du plus grand défi auquel l'humanité aura à faire face. Il faut s'y préparer.
Destiné à tous ceux qui veulent s'initier à la programmation, qu'ils soient étudiants, enseignant ou autodidactes, cet ouvrage vous fournira les bases de l'apprentissage de la programmation avec Python 3, langage à la fois simple, puissant et polyvalent. Accompagnée de nombreux exemples, la démarche pédagogique est renforcée par l'usage de la distribution Pyzo et des notebooks Jupyter, outils pédagogiques interactifs qui permettent au lecteur de tester aisément son code et de mettre en oeuvre les connaissances qu'il acquiert. De plus l'usage de la couleur permet de bien faire comprendre les différents éléments qui constituent le code. Outre les 25 exercices corrigés présents dans la version imprimée, cet ouvrage offre une centaine d'autres exercices corrigés accessibles sur le web. Le livre s'appuie sur la version Python 3. 8. Retrouvez sur https : //www. dunod. com/EAN/9782100809141 et sur https : //github. com/lpointal/appbclp : - Les programmes des exercices et des exemples. - Une documentation sur l'installation et l'usage des notebooks Jupyter. - Les exercices corrigés supplémentaires.
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Apprendre à apprendre est la compétence du XXIe siècle pour s'adapter dans un monde en transition. Dans une société qui ne cesse d'évoluer, où nos métiers se réinventent et se transforment, notre capacité d'adaptation est plus que jamais une nécessité. Développer de nouvelles compétences, être innovant dans ses pratiques, gagner en expertise ou encore se reconvertir sont des enjeux primordiaux. Et tous impliquent le même processus : apprendre. Tout changement, qu'il soit sociétal, environnemental, organisationnel ou technologique, invite à de nouveaux apprentissages. Dans la peau de professionnels, explorez à travers ce livre six facettes essentielles de l'apprentissage (la motivation, l'organisation, l'attention, les stratégies d'apprentissage individuelles et collectives ainsi que la métacognition) et levez le voile sur les blocages liés à notre façon d'apprendre pour entrer dans une dynamique d'amélioration continue afin d'apprendre à apprendre.
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