L'apprentissage profond avec Python
EAN13
9782491674007
ISBN
978-2-491-67400-7
Éditeur
MACHINELEARNING
Date de publication
Nombre de pages
487
Dimensions
24 x 17 x 3 cm
Poids
1243 g
Langue
français
Langue d'origine
anglais

L'apprentissage profond avec Python

Machinelearning

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L'apprentissage automatique a fait des progrès remarquables au cours des dernières années. Nous sommes passés d'une reconnaissance quasi inutilisable de la parole et des images à une précision quasi humaine, de machines qui ne pouvaient pas battre un joueur de Go un peu expérimenté à la défaite d'un champion du monde. Derrière ces progrès se cache l'apprentissage profond — une combinaison d'avancées théoriques et pratiques qui permet une multitude d'applications intelligentes jusque-là impossibles à réaliser. L'apprentissage profond avec Python présente le domaine de l'apprentissage profond en utilisant le langage Python et la puissante bibliothèque Keras. Rédigé par François Chollet, créateur de Keras et chercheur en intelligence artificielle à Google, cet ouvrage construit votre compréhension à travers des explications intuitives et des exemples pratiques. Vous explorerez des concepts et des pratiques stimulants avec des applications de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et de modèles génératifs. Lorsque vous aurez terminé, vous aurez les connaissances et les compétences pratiques nécessaires pour appliquer l'apprentissage profond à vos propres projets. Aucune expérience préalable de Keras, de TensorFlow ou d'apprentissage automatique n'est requise. Les lecteurs ont besoin de compétences Python intermédiaires. François Chollet est un ingénieur et chercheur en apprentissage profond chez Google à Mountain View, en Californie aux États-Unis. Il est le créateur de la bibliothèque d'apprentissage profond Keras, ainsi qu'un contributeur à la bibliothèque logicielle d'apprentissage automatique TensorFlow. François Chollet est spécialisé dans la vision par ordinateur et les applications de l'apprentissage automatique au raisonnement formel. Ses articles sont publiés dans les plus grandes conférences du domaine, notamment CVPR, NeurIPS, ICLR et bien d'autres.
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