L'apprentissage profond
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- Nombre de pages770
- FormatEpub fixed layout
- ISBN979-10-97160-44-9
- EAN9791097160449
- Date de parution25/10/2018
- Protection num.Digital Watermarking
- Taille30 Mo
- ÉditeurMassot éditions
- PréfacierFrancis Bach
Résumé
Le livre de chevet de Elon Musk.
Écrit par trois experts dans le domaine, Deep Learning est le seul livre complet sur le sujet. Il fournit une perspective générale et des préliminaires mathématiques indispensables aux ingénieurs en logiciel et aux étudiants qui entrent sur le terrain, et sert de référence aux autorités. Elon Musk, cofondateur et PDG de Tesla et SpaceXstudents
L'apprentissage profond (ou deep learning) est un apprentissage automatique qui permet à l'ordinateur d'apprendre par l'expérience et de comprendre le monde en termes de hiérarchie de concepts.
Parce que l'ordinateur recueille des connaissances à partir de l'expérience, il n'est pas nécessaire qu'un opérateur humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l'ordinateur a besoin. Cet ouvrage présente un large éventail de sujets d'apprentissage profond. Le texte offre un contexte mathématique et conceptuel, théorie des probabilités et théorie de l'information, calcul numérique et apprentissage automatique.
Il examine des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Deep Learning, sorti fin 2016 aux éditions MIT Press se révèle fondamental pour éclairer de nombreux lecteurs au paradigme informatique et mathématique de l'apprentissage profond (ou deep learning), qui constitue aujourd'hui l'une des composantes fondamentales des intelligences artificielles (IA) dites statistiques et néo-connexionnistes.
Son caractère pédagogique en fait un ouvrage de référence dans le monde pour les étudiants, professeurs, ingénieurs, chercheurs de tout domaine et fait l'objet de nombreuses demandes en France, pays épris de tradition mathématique, et dans de nombreux pays et nations francophones accueillant des laboratoires de pointe en intelligence artificielle (tel le Québec). La traduction opérée dans un premier temps par l'intelligence artificielle a été ensuite validée grâce au concours de chercheurs-traducteurs reconnus dans le domaine de l'apprentissage.
Parce que l'ordinateur recueille des connaissances à partir de l'expérience, il n'est pas nécessaire qu'un opérateur humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l'ordinateur a besoin. Cet ouvrage présente un large éventail de sujets d'apprentissage profond. Le texte offre un contexte mathématique et conceptuel, théorie des probabilités et théorie de l'information, calcul numérique et apprentissage automatique.
Il examine des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Deep Learning, sorti fin 2016 aux éditions MIT Press se révèle fondamental pour éclairer de nombreux lecteurs au paradigme informatique et mathématique de l'apprentissage profond (ou deep learning), qui constitue aujourd'hui l'une des composantes fondamentales des intelligences artificielles (IA) dites statistiques et néo-connexionnistes.
Son caractère pédagogique en fait un ouvrage de référence dans le monde pour les étudiants, professeurs, ingénieurs, chercheurs de tout domaine et fait l'objet de nombreuses demandes en France, pays épris de tradition mathématique, et dans de nombreux pays et nations francophones accueillant des laboratoires de pointe en intelligence artificielle (tel le Québec). La traduction opérée dans un premier temps par l'intelligence artificielle a été ensuite validée grâce au concours de chercheurs-traducteurs reconnus dans le domaine de l'apprentissage.
Le livre de chevet de Elon Musk.
Écrit par trois experts dans le domaine, Deep Learning est le seul livre complet sur le sujet. Il fournit une perspective générale et des préliminaires mathématiques indispensables aux ingénieurs en logiciel et aux étudiants qui entrent sur le terrain, et sert de référence aux autorités. Elon Musk, cofondateur et PDG de Tesla et SpaceXstudents
L'apprentissage profond (ou deep learning) est un apprentissage automatique qui permet à l'ordinateur d'apprendre par l'expérience et de comprendre le monde en termes de hiérarchie de concepts.
Parce que l'ordinateur recueille des connaissances à partir de l'expérience, il n'est pas nécessaire qu'un opérateur humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l'ordinateur a besoin. Cet ouvrage présente un large éventail de sujets d'apprentissage profond. Le texte offre un contexte mathématique et conceptuel, théorie des probabilités et théorie de l'information, calcul numérique et apprentissage automatique.
Il examine des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Deep Learning, sorti fin 2016 aux éditions MIT Press se révèle fondamental pour éclairer de nombreux lecteurs au paradigme informatique et mathématique de l'apprentissage profond (ou deep learning), qui constitue aujourd'hui l'une des composantes fondamentales des intelligences artificielles (IA) dites statistiques et néo-connexionnistes.
Son caractère pédagogique en fait un ouvrage de référence dans le monde pour les étudiants, professeurs, ingénieurs, chercheurs de tout domaine et fait l'objet de nombreuses demandes en France, pays épris de tradition mathématique, et dans de nombreux pays et nations francophones accueillant des laboratoires de pointe en intelligence artificielle (tel le Québec). La traduction opérée dans un premier temps par l'intelligence artificielle a été ensuite validée grâce au concours de chercheurs-traducteurs reconnus dans le domaine de l'apprentissage.
Parce que l'ordinateur recueille des connaissances à partir de l'expérience, il n'est pas nécessaire qu'un opérateur humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l'ordinateur a besoin. Cet ouvrage présente un large éventail de sujets d'apprentissage profond. Le texte offre un contexte mathématique et conceptuel, théorie des probabilités et théorie de l'information, calcul numérique et apprentissage automatique.
Il examine des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Deep Learning, sorti fin 2016 aux éditions MIT Press se révèle fondamental pour éclairer de nombreux lecteurs au paradigme informatique et mathématique de l'apprentissage profond (ou deep learning), qui constitue aujourd'hui l'une des composantes fondamentales des intelligences artificielles (IA) dites statistiques et néo-connexionnistes.
Son caractère pédagogique en fait un ouvrage de référence dans le monde pour les étudiants, professeurs, ingénieurs, chercheurs de tout domaine et fait l'objet de nombreuses demandes en France, pays épris de tradition mathématique, et dans de nombreux pays et nations francophones accueillant des laboratoires de pointe en intelligence artificielle (tel le Québec). La traduction opérée dans un premier temps par l'intelligence artificielle a été ensuite validée grâce au concours de chercheurs-traducteurs reconnus dans le domaine de l'apprentissage.