Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre propose une introduction attrayante et accessible à l'intelligence artificielle, en mettant particulièrement l'accent sur l'apprentissage profond. Bien qu'il mette l'accent sur la compréhension conceptuelle plutôt que sur la rigueur mathématique, il est bien structuré et comporte des explications, des images et des exemples clairs. Toutefois, certains lecteurs l'ont trouvé superficiel et ont estimé que le prix était excessif par rapport au contenu réel proposé.
Avantages:Explications claires et engageantes, visuellement attrayantes avec des diagrammes intuitifs, contenu bien organisé, adapté aux débutants, évite les mathématiques trop complexes, bon pour la compréhension conceptuelle, et inclut des citations détaillées pour une lecture plus approfondie.
Inconvénients:Certains ont trouvé le contenu superficiel, peu approfondi, des exemples de codes anciens ou incorrects, le prix élevé de l'édition de poche, et un manque de détails mathématiques qui pourraient nécessiter des textes supplémentaires pour une compréhension plus technique.
(basé sur 32 avis de lecteurs)
Titre original :
Deep Learning: A Visual Approach
Contenu du livre :
Une introduction à l'apprentissage profond, richement illustrée et en couleur, qui propose des explications visuelles et conceptuelles au lieu d'équations. Vous apprendrez à utiliser les principaux algorithmes d'apprentissage profond sans avoir recours à des mathématiques complexes.
Depuis que les ordinateurs ont commencé à nous battre aux échecs, ils se sont améliorés dans un large éventail d'activités humaines, qu'il s'agisse d'écrire des chansons, de produire des articles de presse ou d'aider les médecins à prodiguer des soins.
L'apprentissage profond est à l'origine d'un grand nombre de ces percées, et sa remarquable capacité à trouver des modèles cachés dans les données en a fait le domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui connaît la croissance la plus rapide. Les assistants numériques de nos téléphones utilisent l'apprentissage profond pour comprendre les commandes vocales et y répondre intelligemment ; les systèmes automobiles s'en servent pour détecter les dangers de la route en toute sécurité ; les plateformes en ligne l'utilisent pour proposer des suggestions personnalisées de films et de livres - les possibilités sont infinies.
Deep Learning : Une approche visuelle s'adresse à tous ceux qui veulent comprendre ce domaine fascinant en profondeur, mais sans avoir recours aux mathématiques et à la programmation avancées habituellement nécessaires pour en saisir les rouages. Si vous voulez savoir comment ces outils fonctionnent et les utiliser vous-même, vous trouverez toutes les réponses dans ces pages. Et si vous êtes prêt à écrire vos propres programmes, il y a également de nombreux carnets Python supplémentaires dans le dépôt Github qui l'accompagne pour vous aider à démarrer.
Le style conversationnel du livre, les nombreuses illustrations en couleur, les analogies éclairantes et les exemples du monde réel expliquent de manière experte les concepts clés de l'apprentissage profond, y compris : - Comment les générateurs de texte créent de l'intelligence artificielle ?
Comment les générateurs de texte créent des histoires et des articles inédits.
Comment les systèmes d'apprentissage profond apprennent à jouer et à gagner à des jeux humains.
Comment les systèmes de classification d'images identifient des objets ou des personnes sur une photo.
Comment penser aux probabilités d'une manière qui soit utile dans la vie de tous les jours.
Comment utiliser les techniques d'apprentissage automatique qui constituent le cœur de l'IA moderne.
Les aventuriers intellectuels de toutes sortes peuvent utiliser les idées puissantes présentées dans Deep Learning : Une approche visuelle pour construire des systèmes intelligents qui nous aideront à mieux comprendre le monde et tous ceux qui y vivent. C'est l'avenir de l'IA, et ce livre vous permet de l'envisager pleinement.
Illustrations en couleur
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781718500723 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 1200 |
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