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Deep Learning : Fondements et Concepts Couverture Rigide – Nov. 2

Apprentissage profond : Fondations et Concepts Couverture rigide – 2 nov.

Format de livre

Genre

Langue d’origine

Niveau de scolarité

Ce livre offre une introduction complète aux idées centrales qui soutiennent l'apprentissage profond. Il est destiné à la fois aux nouveaux venus dans l'apprentissage automatique et à ceux déjà expérimentés dans le domaine. Couvrant des concepts clés liés aux architectures et techniques contemporaines, ce livre essentiel offre aux lecteurs une base robuste pour une spécialisation future potentielle. Le domaine de l'apprentissage profond subit une évolution rapide, et donc ce livre se concentre sur des idées susceptibles de résister à l'épreuve du temps. Le livre est organisé en de nombreux chapitres de la taille d'une bouchée, chacun explorant un sujet distinct, et la narration suit une progression linéaire, chaque chapitre reposant sur le contenu de ses prédécesseurs. Cette structure est bien adaptée pour enseigner un cours d'apprentissage automatique de deux semestres, tout en étant tout aussi pertinent pour ceux qui travaillent dans la recherche active ou dans l'auto-apprentissage. Une compréhension complète de l'apprentissage automatique nécessite quelques notions mathématiques, c'est pourquoi le livre comprend une introduction autonome à la théorie des probabilités. Cependant, l'objectif du livre est de transmettre une compréhension claire des idées, en mettant l'accent sur la valeur pratique des techniques dans le monde réel plutôt que sur la théorie abstraite. Les concepts complexes sont donc présentés sous plusieurs perspectives complémentaires, y compris des descriptions textuelles, des diagrammes, des formules mathématiques et des pseudo-codes. Chris Bishop est un Fellow technique chez Microsoft et est le directeur de Microsoft Research AI4Science. Il est un Fellow du Darwin College Cambridge, un Fellow de la Royal Academy of Engineering, et un Fellow de la Royal Society. Hugh Bishop est un scientifique appliqué chez Wayve, une entreprise d'apprentissage profond et de conduite autonome à Londres, où il conçoit et entraîne des réseaux neuronaux profonds. Il a obtenu son diplôme en apprentissage automatique et intelligence automatique à l'Université Cambridge. Chris Bishop a écrit un excellent manuel sur les réseaux neuronaux en 1995 et a une connaissance approfondie du domaine et de ses idées principales. Ses nombreuses années d'expérience dans l'explication des réseaux neuronaux l'ont rendu extrêmement habile à présenter des idées compliquées de la manière la plus simple possible et c'est un plaisir de voir ces compétences appliquées aux nouveaux développements révolutionnaires sur le terrain. Geoffrey Hinton " Avec la récente explosion d'apprentissage profond et d'IA comme sujet de recherche, et l'importance croissante des applications d'IA, un manuel moderne sur le sujet était grandement nécessaire. Le "New Bishop" comble magistralement le vide, couvrant les algorithmes pour l'apprentissage supervisé et sans surveillance, les familles avec des architectures d'apprentissage profond moderne, ainsi que la façon d'appliquer tout cela à divers domaines d'application. - Yann LeCun "Ce livre excellent et très éducatif mettra à jour le lecteur avec les concepts principaux et les avancées en apprentissage profond avec un fort ancrage dans la probabilité. Ces concepts alimentent les systèmes d'IA industriels actuels et sont susceptibles de former la base de avancées supplémentaires vers l'intelligence artificielle générale. -- Yoshua Bengio

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Apprentissage Profond : Fondements et Concepts, Livre à Couverture Rigide par Christopher M. Bishop et Hugh Bishop, un Manuel Complet d'Apprentissage Automatique avec une Couverture Abstraite Vibrante Présentant des Motifs Inspirés des Réseaux Neuronaux Multicolores. Publié par Springer.

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