Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Deep Learning Illustrated » a été bien accueilli pour sa clarté et son style attrayant, ce qui le rend adapté aux lecteurs de différents niveaux de compétence. Il présente une vue d'ensemble des concepts de l'apprentissage profond avec des exercices et des exemples pratiques, tout en fournissant un contexte historique. Cependant, certains lecteurs le trouvent trop simpliste, manquant de profondeur pour les sujets plus avancés, et suggèrent qu'il pourrait être mieux adapté aux débutants qu'aux professionnels expérimentés.
Avantages:⬤ Présentation claire et attrayante des concepts de l'apprentissage profond
⬤ convient aux débutants, aux intermédiaires et aux programmeurs avancés
⬤ fournit un contexte historique
⬤ inclut des exercices et des exemples pratiques
⬤ facile à suivre et bien structuré.
⬤ Peut être trop superficiel pour les lecteurs avancés
⬤ certains lecteurs estiment qu'il manque de profondeur mathématique
⬤ pas beaucoup d'illustrations ou de diagrammes comme le suggère le titre
⬤ considéré comme trop cher par certains
⬤ peut ne pas expliquer complètement des concepts plus profonds comme la rétropropagation.
(basé sur 73 avis de lecteurs)
Titre original :
Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence
Contenu du livre :
"Ce livre est une réussite étonnante, écrite avec précision et profondeur. Il vous divertit tout en vous donnant de nombreuses informations intéressantes. Je n'aurais jamais imaginé que la compréhension et l'acquisition de connaissances scientifiques, à savoir le 'Deep Learning', puissent être aussi amusantes.
--maryamkhakpour, O'Reilly Online Learning (Safari) Reviewer.
"Ce titre est une excellente ressource pour ceux qui cherchent à comprendre l'apprentissage profond. Les illustrations sont utiles et aident à cimenter une compréhension plus riche du contenu, et le contexte général entourant les motivations biologiques des outils et des techniques permet une meilleure appréciation du domaine. Je recommande avec enthousiasme ce livre à tous ceux qui s'intéressent au sujet de l'apprentissage profond.
-vincepetaccio, O'Reilly Online Learning (Safari) Réviseur.
L'apprentissage profond transforme les logiciels, facilite l'émergence de nouvelles capacités d'intelligence artificielle et permet d'obtenir des performances algorithmiques sans précédent. L'ouvrage Deep Learning Illustrated est particulièrement visuel, intuitif et accessible, tout en offrant une introduction complète aux techniques et aux applications de cette discipline. Rempli d'applications en couleur et de codes faciles à suivre, il balaie une grande partie de la complexité de la construction de modèles d'apprentissage profond, rendant le sujet abordable et amusant à apprendre.
Jon Krohn, formateur et praticien de renommée mondiale, présente des analogies simples pour expliquer ce qu'est l'apprentissage profond, pourquoi il est devenu si populaire et comment il est lié à d'autres approches d'apprentissage automatique, avec l'aide cruciale de Grant Beyleveld et les magnifiques illustrations d'Agla Bassens. Il propose également une référence pratique et un tutoriel pour les développeurs, les scientifiques des données, les chercheurs, les analystes et les étudiants qui souhaitent commencer à l'appliquer. Il couvre la théorie essentielle avec aussi peu de mathématiques que possible, préférant éclairer les concepts avec du code Python pratique et des " run-throughs " pratiques dans les notebooks Jupyter qui l'accompagnent. Pour vous aider à progresser rapidement, il se concentre sur la bibliothèque d'apprentissage profond polyvalente et de haut niveau Keras pour construire avec agilité des modèles TensorFlow efficaces ; PyTorch, la principale bibliothèque alternative, est également abordée.
Vous acquerrez une compréhension pragmatique des principales approches d'apprentissage profond et de leur utilisation dans des applications allant de la vision artificielle et du traitement du langage naturel à la génération d'images et aux algorithmes de jeu.
⬤ Découvrez ce qui rend les systèmes d'apprentissage profond uniques et leurs implications pour les praticiens.
⬤ Explorer les nouveaux outils qui facilitent la construction, l'utilisation et l'amélioration des modèles d'apprentissage profond.
⬤ Maîtrisez les théories essentielles : neurones artificiels, réseaux feedforward profonds, formation, optimisation, réseaux convolutifs, réseaux récurrents, réseaux adversaires génératifs (GAN), apprentissage par renforcement profond, et bien plus encore.
⬤ Découvrez la création d'applications interactives d'apprentissage profond et avancez dans vos propres projets d'intelligence artificielle.
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Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780135116692 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 416 |
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