Titre original :
Deep Learning: Theory, Architectures and Applications in Speech, Image and Language Processing
Contenu du livre :
Ce livre est un guide de référence détaillé sur l'apprentissage profond et ses applications. Il vise à fournir une compréhension de base de l'apprentissage profond et de ses différentes architectures qui sont appliquées au traitement des images, de la parole et du langage naturel. Il explique les concepts de base et de nombreux cas d'utilisation modernes à travers quinze chapitres rédigés par des universitaires et des chercheurs en informatique. À la fin du livre, le lecteur se familiarisera avec les différentes approches et modèles d'apprentissage profond et comprendra comment mettre en œuvre divers algorithmes d'apprentissage profond à l'aide de plusieurs cadres et bibliothèques.
Ce livre est divisé en trois parties. La première partie explique la compréhension du fonctionnement de base, l'histoire, l'évolution et les défis associés à l'apprentissage profond. Les concepts de base des mathématiques et les exigences matérielles pour la mise en œuvre de l'apprentissage profond, ainsi que certains de ses cadres populaires pour les applications médicales sont également couverts.
La deuxième partie est consacrée à l'analyse des sentiments à l'aide de techniques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique. Cette section du livre couvre l'expérimentation et l'application de techniques et d'architectures d'apprentissage profond dans des applications réelles. Elle détaille les principales approches, les questions et les défis liés à la construction de machines éthiquement alignées. Une approche inspirée de la pensée et de la sagesse orientales traditionnelles est également présentée.
La dernière partie couvre les approches d'intelligence artificielle utilisées pour expliquer les modèles d'apprentissage automatique qui améliorent la transparence au profit des utilisateurs. Un examen et une description détaillée de l'utilisation des graphes de connaissances dans la génération d'explications pour les systèmes de recommandation à boîte noire, ainsi qu'un examen de la conception de systèmes éthiques et un modèle pour l'éducation durable sont inclus dans cette section. Un chapitre supplémentaire montre comment une technique d'apprentissage automatique semi-supervisée peut être utilisée pour la gestion de portefeuilles de crypto-monnaies.
Ce livre est une référence opportune pour les universitaires, les professionnels, les chercheurs et les étudiants des instituts d'ingénierie et de médecine qui travaillent sur les applications de l'intelligence artificielle.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789815079234 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
