Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Ultimate Neural Network Programming with Python » propose une approche complète et pratique de la compréhension des réseaux neuronaux. Il couvre des sujets fondamentaux et avancés, ce qui le rend adapté à la fois aux débutants et aux développeurs chevronnés. Bien que loué pour sa clarté, ses exercices pratiques et sa progression structurée, il a fait l'objet de critiques pour des problèmes de qualité dans l'édition et un contenu potentiellement écrasant pour les débutants absolus.
Avantages:⬤ Une couverture complète de la théorie et de la mise en œuvre pratique
⬤ des explications claires
⬤ une progression bien structurée des bases aux sujets avancés
⬤ des exemples de codage pratiques avec Python, Keras et TensorFlow
⬤ des références utiles pour une pratique supplémentaire
⬤ adapté à différents styles d'apprentissage.
⬤ Des problèmes de contrôle de la qualité au niveau de l'édition (duplication de phrases et problèmes de clarté)
⬤ peuvent être intimidants pour les débutants absolus
⬤ certaines sections peuvent manquer d'analyse technique détaillée.
(basé sur 33 avis de lecteurs)
Titre original :
Ultimate Neural Network Programming with Python
Contenu du livre :
Les réseaux neuronaux maîtres pour la construction de systèmes d'IA modernes.
DESCRIPTION
Ce livre est un guide pratique du monde de l'Intelligence Artificielle (IA), dévoilant les mathématiques et les principes qui sous-tendent des applications telles que Google Maps et Amazon. Le livre commence par une introduction à Python et à l'IA, démystifie les mathématiques complexes de l'IA, vous apprend à mettre en œuvre les concepts de l'IA et explore les bibliothèques d'IA de haut niveau.
Tout au long des chapitres, les lecteurs sont impliqués dans le livre par le biais d'exercices pratiques et d'apprentissages complémentaires. Le livre passe ensuite progressivement aux réseaux neuronaux avec Python avant de se plonger dans la construction de modèles ANN et d'applications d'IA dans le monde réel. Il s'adapte à différents styles d'apprentissage, permettant aux lecteurs de se concentrer sur la mise en œuvre pratique ou sur la compréhension mathématique.
Ce livre ne se limite pas à l'utilisation d'outils d'IA ; c'est une boussole dans le monde des ressources d'IA, qui permet aux lecteurs de modifier et de créer des outils pour des systèmes d'IA complexes. Il garantit un voyage d'exploration, d'expérimentation et de maîtrise de l'IA, dotant les lecteurs des compétences nécessaires pour exceller dans l'industrie de l'IA.
TABLE DES MATIÈRES
1. Comprendre l'histoire de l'IA.
2. Mise en place d'un flux de travail Python pour le développement de l'IA.
3. Bibliothèques Python pour les scientifiques des données.
4. Concepts fondamentaux pour une formation efficace aux réseaux neuronaux.
5. Réduction de la dimensionnalité, apprentissage non supervisé et optimisations.
6. Construction de réseaux neuronaux profonds à partir de zéro.
7. Dérivés, rétropropagation et optimiseurs.
8. Comprendre les architectures de convolution et de CNN.
9. Comprendre les bases de TensorFlow et Keras.
10. Construire un pipeline de segmentation d'image de bout en bout.
11. Dernières avancées en matière d'IA.
Index
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789391246549 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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